AIとリスク

 

フロンティアAIの監査に関する新しい論文について、ここしばらくずっと考えていました。これは、フロンティアモデルを組み込んだ「一般的な」高リスクAIに対して私たちが行ってきたAIアシュアランスととてもよく似ています。

本当に重要なリスクの多くは、モデルのベンチマークや高レベルの評価には現れません。実際の制約のもとで、具体的なユースケースにおいて、システムがつなぎ合わされ、人々がそれに頼り始めたときに現れてきます。

だからこそ、アクセスやモデルレベルのテストに主眼を置くアシュアランス手法（重要ではあるけれど、それだけでは足りないことが多い）には懐疑的になることがよくあります。難しいのは、オーケストレーション、ガードレール、人間の意思決定からどのようにリスクが生まれるのかを理解し、それを防御可能な形でどう検証するかを見極めることです。

この論文は大きな前進です。AIアシュアランスに実質を持たせたいなら、現実世界のリスクを具体的でシナリオ駆動の評価に落とし込むことを、もっとずっと上手くやれるようにならなければいけません——答えが不都合だったり不完全だったりしても。