Quali sono le capacità attuali dell’IA general-purpose e i potenziali futuri progressi
L’IA general-purpose ha assistito a rapidi progressi negli ultimi anni, passando dalla produzione a malapena di paragrafi coerenti alla scrittura di programmi per computer, alla generazione di immagini fotorealistiche e all’impegno in conversazioni prolungate. I modelli recenti dimostrano migliori capacità di ragionamento scientifico e di programmazione.
Agenti IA
Molte aziende stanno investendo in agenti IA — sistemi di IA general-purpose che possono agire autonomamente, pianificare e delegare compiti con una supervisione umana minima. Questi agenti sofisticati potrebbero completare progetti più lunghi rispetto ai sistemi attuali, sbloccando potenzialmente sia benefici che rischi.
Capacità future
Il ritmo dei progressi nei prossimi mesi e anni è incerto, spaziando da lento a estremamente rapido. Il progresso dipende dall’implementazione di più dati e potenza di calcolo per l’addestramento e se lo scaling può superare le attuali limitazioni. Sebbene lo scaling rimanga fisicamente fattibile per diversi anni, importanti progressi potrebbero richiedere scoperte nella ricerca o nuovi approcci di scaling.
Considerazioni chiave per i legislatori:
- Ritmo di progressione: Quanto rapidamente progrediranno le capacità dell’IA general-purpose e come è possibile misurare in modo affidabile tale progresso?
- Soglie di rischio: Quali sono le soglie di rischio ragionevoli per innescare misure di mitigazione?
- Accesso alle informazioni: Come possono i legislatori ottenere il miglior accesso alle informazioni sull’IA general-purpose rilevanti per la sicurezza pubblica?
- Valutazione del rischio: Come possono ricercatori, aziende e governi valutare in modo affidabile i rischi dello sviluppo e dell’implementazione dell’IA general-purpose?
- Operazioni interne: Come funzionano internamente i modelli di IA general-purpose?
- Progettazione affidabile: Come può l’IA general-purpose essere progettata per comportarsi in modo affidabile?
Quali tipi di rischi sono associati allo sviluppo e all’implementazione di un’IA per scopi generali
L’IA per scopi generali (GPAI) presenta uno spettro di rischi, categorizzati qui per chiarezza: uso dannoso, malfunzionamenti ed effetti sistemici. Alcuni danni sono già evidenti, mentre altri stanno emergendo con l’avanzare delle capacità della GPAI.
Rischi di Uso Dannoso
Attori malintenzionati potrebbero sfruttare la GPAI per infliggere danni a individui, organizzazioni o alla società nel suo complesso:
- Contenuti Falsi: La GPAI facilita la generazione di contenuti falsi altamente realistici per pornografia non consensuale, frodi finanziarie, ricatti e danni alla reputazione.
- Manipolazione: La GPAI consente contenuti persuasivi su vasta scala, che possono influenzare l’opinione pubblica e influenzare gli esiti politici.
- Offesa Cibernetica: I sistemi GPAI stanno mostrando capacità nell’automatizzare parti di attacchi informatici, abbassando la barriera per gli attori malintenzionati.
- Attacchi Biologici/Chimici: Alcune GPAI dimostrano la capacità di aiutare nella creazione di armi biologiche o chimiche. Una delle principali aziende di AI ha recentemente aumentato la propria valutazione di questo tipo di rischio biologico da “basso” a “medio”.
Rischi derivanti da Malfunzionamenti
Anche senza intenti dannosi, i sistemi GPAI possono causare danni a causa di:
- Problemi di Affidabilità: L’attuale GPAI può essere inaffidabile, generando falsità in domini critici come la consulenza medica o legale.
- Bias: La GPAI può amplificare i pregiudizi sociali e politici, portando a discriminazioni e risultati disuguali in aree come l’allocazione delle risorse.
- Perdita di Controllo (Ipotetica): Sebbene non sia attualmente plausibile, alcuni prevedono scenari in cui i sistemi GPAI operano al di fuori del controllo umano, giustificando un’ulteriore attenzione.
Rischi Sistemici
Oltre ai singoli rischi del modello, l’ampia diffusione della GPAI introduce preoccupazioni sociali più ampie:
- Rischi del Mercato del Lavoro: La GPAI potrebbe automatizzare una vasta gamma di compiti, portando potenzialmente a perdite di posti di lavoro che potrebbero essere compensate o meno dalla creazione di nuovi posti di lavoro.
- Divario Globale nella R&S: Lo sviluppo della GPAI è concentrato in pochi paesi, sollevando preoccupazioni sull’ineguaglianza e la dipendenza globale.
- Concentrazione del Mercato: Un piccolo numero di aziende domina il mercato della GPAI, aumentando il potenziale di guasti a cascata a causa di bug o vulnerabilità.
- Rischi Ambientali: La GPAI sta aumentando rapidamente l’uso di energia, acqua e materie prime nell’infrastruttura di calcolo.
- Rischi per la Privacy: La GPAI può causare violazioni sia involontarie che deliberate della privacy degli utenti.
- Violazioni del Copyright: La GPAI apprende sia da media espressivi che crea media espressivi, sfidando i sistemi esistenti in materia di consenso dei dati, compensazione e controllo. L’incertezza legale sta inducendo le aziende di AI a diventare più opache, ostacolando la ricerca sulla sicurezza di terzi.
Il rilascio di modelli di IA al pubblico come “modelli a peso aperto” (dove i “pesi” interni del modello sono pubblicamente disponibili per il download) aggiunge un ulteriore livello di complessità. Ciò può aumentare o diminuire vari rischi identificati a seconda delle circostanze.
Quali tecniche esistono per identificare, valutare e gestire i rischi associati all’IA general purpose
La gestione del rischio nell’IA general purpose è ancora agli albori, ma stanno emergendo tecniche promettenti per affrontare le sfide uniche inerenti a questa tecnologia. Immaginate di costruire sistemi di sicurezza per qualcosa che noi stessi comprendiamo solo parzialmente.
Identificazione e valutazione del rischio
L’attuale gold standard rimane il “controllo a campione” — essenzialmente testare il comportamento dell’IA in scenari specifici. Ma siamo chiari, questi sono limitati. È difficile prevedere una gamma completa di casi d’uso per l’IA general purpose, o replicare le condizioni del mondo reale in un laboratorio. La valutazione del rischio necessita di competenze, risorse e accesso alle informazioni sui sistemi di IA, che le aziende di IA sono riluttanti a condividere.
Tecniche di mitigazione
Si stanno esplorando diversi approcci, ma si applicano delle avvertenze:
- Training avversario: Esporre i modelli a scenari progettati per farli fallire in modo che possano migliorare. Immaginate di insegnare a un’IA a individuare le truffe, ma di non essere in grado di prevedere l’emergere di nuove minacce. Scoperte recenti suggeriscono che, anche con il training avversario, è ancora generalmente facile aggirare queste protezioni.
- Monitoraggio e intervento: Esistono strumenti per rilevare contenuti generati dall’IA e monitorare le prestazioni del sistema. Stratificare misure tecniche con la supervisione umana può migliorare la sicurezza, ma introduce anche costi e ritardi.
- Misure di privacy: Queste variano dalla rimozione di dati di training sensibili all’impiego di tecnologie che migliorano la privacy. Tuttavia, adattare le protezioni dei dati in generale sembra essere più impegnativo che mitigare le preoccupazioni per la sicurezza.
Considerazioni economiche e politiche
Elementi esterni come la pressione competitiva e il ritmo di avanzamento aggiungono un ulteriore livello di complessità all’equazione. Bisogna trovare un compromesso tra le aziende che cercano di implementare queste tecniche di mitigazione del rischio pur rimanendo competitive. I decisori non possono essere sicuri se ci sarà un cambiamento diffuso nella politica che aiuterà o ostacolerà gli sforzi per la sicurezza.
Come possono i responsabili politici comprendere al meglio e rispondere alle incertezze inerenti all’IA per scopi generali
I responsabili politici che si confrontano con l’ascesa dell’IA per scopi generali (GPAI) si trovano di fronte a quello che gli esperti definiscono un “dilemma delle prove”. La sfida è come regolamentare una tecnologia quando il suo rapido progresso supera le prove scientifiche disponibili riguardo al suo vero potenziale e ai suoi rischi. Data la natura imprevedibile dello sviluppo della GPAI, agire troppo presto con misure preventive potrebbe rivelarsi non necessario o addirittura controproducente. D’altra parte, aspettare prove definitive dei rischi potrebbe lasciare la società vulnerabile a minacce improvvise e gravi.
Colmare il divario informativo
Attualmente, esiste una significativa asimmetria informativa. Le aziende di IA possiedono una conoscenza considerevolmente maggiore del funzionamento interno dei loro sistemi e dei potenziali rischi rispetto ai governi o ai ricercatori indipendenti. Questo squilibrio ostacola un’efficace gestione del rischio a tutti i livelli.
Affrontare le pressioni competitive
I responsabili politici devono anche considerare l’impatto delle pressioni competitive sia sulle aziende di IA che sui governi. L’intensa concorrenza può disincentivare una gestione del rischio completa all’interno delle aziende, mentre i governi potrebbero declassare le politiche di sicurezza se percepiscono un conflitto con il mantenimento di un vantaggio competitivo nel panorama globale dell’IA.
Azioni chiave per i responsabili politici:
- Sistemi di allerta precoce: Sostenere lo sviluppo e l’implementazione di sistemi di allerta precoce in grado di identificare i rischi emergenti associati alla GPAI.
- Quadri di gestione del rischio: Incoraggiare l’adozione di quadri di gestione del rischio che attivino misure di mitigazione specifiche basate su nuove prove di rischi.
- Misure di trasparenza: Esplorare meccanismi per aumentare la trasparenza intorno allo sviluppo e all’implementazione della GPAI, pur riconoscendo legittime preoccupazioni commerciali e di sicurezza.
- Prove di sicurezza: Valutare la possibilità di richiedere agli sviluppatori di fornire prove di sicurezza prima di rilasciare nuovi modelli, promuovendo un approccio proattivo alla gestione del rischio.
Aree per ulteriori ricerche:
I responsabili politici dovrebbero incoraggiare la ricerca sulle seguenti questioni critiche:
- Ritmo di avanzamento: Quanto rapidamente avanzeranno le capacità della GPAI e come si può misurare in modo affidabile il progresso?
- Soglie di rischio: Quali sono le soglie di rischio ragionevoli per attivare le misure di mitigazione?
- Accesso alle informazioni: Come possono i responsabili politici accedere al meglio alle informazioni sulla GPAI rilevanti per la sicurezza pubblica?
- Valutazione del rischio: Come possono ricercatori, aziende e governi valutare in modo affidabile i rischi dello sviluppo e dell’implementazione della GPAI?
- Funzionamento interno dei modelli: Come funzionano internamente i modelli GPAI?
- Progettazione affidabile: Come può la GPAI essere progettata per comportarsi in modo affidabile?
In definitiva, rispondere alle incertezze che circondano la GPAI richiede un delicato equilibrio. I responsabili politici devono promuovere l’innovazione, salvaguardando al contempo dai potenziali danni, navigando in un panorama complesso con informazioni limitate e una tecnologia in rapida evoluzione.
Quali fattori, oltre agli aspetti tecnici, influenzano il progresso e l’applicazione dell’IA di uso generale?
Come giornalista tecnologico specializzato nella governance dell’IA, mi viene spesso chiesto quali siano i fattori che influenzano il progresso e l’adozione dell’IA di uso generale, al di là delle sole capacità tecniche. Si tratta di un’area cruciale da comprendere per i professionisti del legal-tech e gli analisti delle politiche, in quanto questi fattori plasmano notevolmente il panorama dei rischi e della regolamentazione.
Influenze non tecniche sul progresso
Sebbene i miglioramenti nel calcolo computazionale, nella disponibilità dei dati e nella progettazione degli algoritmi siano fondamentali per il progresso dell’IA, i fattori non tecnici esercitano un’influenza considerevole:
- Normative governative: Gli approcci adottati dai governi per regolamentare l’IA avranno probabilmente un impatto sulla velocità di sviluppo e adozione dell’IA di uso generale.
- Fattori economici: Il ritmo di avanzamento dell’IA di uso generale crea un “dilemma delle prove” per i responsabili delle decisioni.
La rapida evoluzione delle capacità rende possibile l’emergere di alcuni rischi a salti. - Dinamiche sociali: I fattori sociali rendono difficile la gestione del rischio nel campo dell’IA di uso generale.
Il dilemma delle prove per i responsabili politici
I progressi potenzialmente rapidi e inattesi dell’IA di uso generale presentano una sfida unica per la governance. I responsabili politici si trovano di fronte al “dilemma delle prove”. Devono soppesare i potenziali benefici e rischi senza un’ampia base di prove scientifiche a causa del rapido ritmo dei miglioramenti tecnologici. Questo porta a un cruciale atto di equilibrio:
- Misure preventive: Agire precocemente sulla base di prove limitate potrebbe essere inefficace o rivelarsi in ultima analisi non necessario.
- Azione ritardata: Aspettare una prova definitiva del rischio può lasciare la società vulnerabile a minacce in rapida emersione, rendendo impossibile un’efficace mitigazione.
Per affrontare questo problema, alcune soluzioni su cui aziende e governi stanno lavorando sono:
- Sistemi di allerta precoce: Monitorare i potenziali rischi tracciando misure specifiche quando emergono nuove prove di rischi.
- Quadri di gestione del rischio: Richiedere agli sviluppatori di fornire prove di sicurezza prima di rilasciare un nuovo modello.
Le sfide dell’asimmetria informativa
Una sfida fondamentale è il divario informativo: le aziende che si occupano di IA spesso possiedono una conoscenza dei loro sistemi sostanzialmente superiore a quella dei governi o dei ricercatori indipendenti. Questa mancanza di trasparenza complica un’efficace gestione del rischio.
- Condivisione limitata dei dati: Le aziende spesso limitano l’accesso a informazioni dettagliate sui modelli a causa di considerazioni commerciali e di sicurezza.
- Ricerca ostacolata: L’opacità inibisce la ricerca sulla sicurezza dell’IA da parte di terzi.
Pressioni competitive
Oltre alle sfide normative e informative, le aziende e i governi che si occupano di IA sono spesso soggetti a pressioni competitive che influenzano la priorità della gestione del rischio dell’IA:
- Deprioritizzazione del rischio: La pressione competitiva può incentivare le aziende a investire meno tempo o risorse nella gestione del rischio di quanto farebbero altrimenti.
- Conflitti nelle politiche: I governi possono investire meno in politiche a sostegno della gestione del rischio nei casi in cui percepiscono compromessi tra la concorrenza internazionale e la riduzione del rischio.
