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拜登发布10项最严AI监管新规,马斯克惊呼,吴恩达痛批

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白宫发布了一项针对AI监管的行政命令,这些指令是“世界上任何政府所采取的最强有力的行动”,旨在保护AI对美国公民的影响。这项命令建立在拜登-哈里斯AI权利法案的基础上,并得到了15家领先科技公司的自愿承诺,以确保AI的安全和负责任的发展。这项命令旨在减轻AI风险,同时利用其潜力。

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OpenAI、Google、微软等知名AI参与者必须遵守新的AI立法。

白宫10月30日宣布了一项针对AI监管的重大行政命令。根据白宫副幕僚长布鲁斯·里德(Bruce Reed)的说法,这些指令是“全球任何政府迄今为止采取的最强有力的行动”,旨在保护AI对美国公民的影响。

拜登政府一直在制定监管自由度较大的AI行业的计划。这项命令基于拜登-哈里斯关于AI权利法案的蓝图,以及15家领先科技公司自愿与政府合作推动安全和负责任的AI开发。

白宫并未等待国会通过自己的立法,而是通过行政命令来减轻AI风险,同时充分利用其潜力。随着像ChatGPT这样的生成式AI的广泛使用,利用AI的紧迫性变得非常真实。

白宫AI行政命令涉及10个关键规定。

这个行政命令是什么样的?它将如何影响AI公司以及未来的行业发展?以下是详细解读。

1. 开发强大AI系统的开发者必须与联邦政府分享其安全测试的结果

换句话说,当一家知名AI公司(例如OpenAI、Google和微软)正在训练其模型时,它必须在向公众发布之前分享红队安全测试的结果。(红队是一组人,通过冒充恶意行为者来测试数字实体的安全性和安全性。)

根据一位高级政府官员的说法,该命令侧重于未来一代AI模型,而不是像ChatGPT这样的当前面向消费者的工具。此外,需要分享安全测试结果的公司是那些符合最高计算性能门槛的公司。该官员表示:“这不会捕捉到由研究生甚至教授培训的AI系统。这实际上是针对世界上最强大的系统。”

2. 红队测试将符合国家标准与技术研究院(NIST)制定的高标准

国土安全部和能源部还将共同合作,确定AI系统在网络安全以及化学、生物、放射性和核基础设施领域是否存在某些风险。

3. 解决使用模型进行科学和生物相关项目的AI参与者的安全问题

正在制定新的“生物合成筛选”标准,以防范由AI工程化的“危险生物材料”。

4. AI生成的内容必须加上水印

商务部将发布指导方针,确保所有AI生成的内容 - 音频、图像、视频和文本 - 都标明来源。这将使美国人能够确定哪些内容是由非人类实体创建的,从而更容易识别欺骗性的Deepfake。

5. 持续推进“AI网络挑战”

对于未曾了解的人,AI网络挑战是拜登政府的一个倡议,旨在建立一个高级别的网络安全计划,加强AI工具的安全性,确保漏洞得到修复。

6. 依靠国会通过“跨党派数据隐私立法”

这项行政命令是对国会的一项信息,要求立法者加快速度。拜登呼吁立法者确保在知名AI参与者训练其模型时保护美国人的隐私。儿童的隐私将是主要关注点。

7. 深入研究公司的数据政策。

白宫表示,将评估机构和第三方数据经纪人如何收集和使用“商业可得”信息,即公共数据集。一些“可以识别个人身份”的数据是对公众可得的,但这并不意味着AI参与者可以自由使用这些信息。

8. 减少AI引发的歧视

将会推出指导方针,减少房东、联邦承包商等领域歧视的可能性。此外,政府将介绍在刑事司法系统中关于判刑中使用AI的问题的最佳实践。此外,拜登政府将处理与AI在刑事司法系统中的使用相关的问题。

9. 吸引全球顶尖AI人才

截止到今天,ai.gov网站为寻求AI奖学金和美国政府工作机会的申请人提供了一个门户网站。该命令还寻求更新具有AI专业知识的移民的签证标准。

10. 支持容易受到AI发展影响的工人

拜登政府将通过制定原则和最佳实践来支持工人的集体谈判权,以保护工人免受潜在的监控、工作替代和歧视等危害。该命令还宣布了有关AI对劳动力市场潜在扰乱的报告计划。

马斯克惊呼,吴恩达痛心,科技大佬们怎么看?

此项监管要求,对美国国家安全、经济、公共卫生或安全构成风险的AI系统开发商在向公众发布前,需要与美国政府分享安全测试结果。

符合以下条件的模型,都要受到监管——

(i) 使用超过10^26次整数或浮点运算算力训练的任何模型,或主要使用生物序列数据并使用超过 10^23次整数或浮点运算算力训练的任何模型;

(ii) 任何计算集群,拥有一组物理上共用一个数据中心的机器,通过100 Gbit/s以上的数据中心网络横向连接,并且理论上具有每秒10^20次整数或浮点运算的最大计算能力,用于训练AI。

初创公司Playground的创始人Suhail Doshi把这些标准高亮出来,评论道:终有一天,我们会后悔对自己做了这样的事。

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这条推文获得了LeCun的转发,甚至马斯克都在下面留言——的确有可能。

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Suhail总结道,美国政府对监管和报告要求的起点是——

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- fp16时为50K H100s(带互连)
- fp32处为1.5M H100s(带互连)
- 414M H100训练时数
大家都对这些阈值表示疑惑:太蠢了吧,这不会让算法效率的提高陷入困境吗?

有人发现了华点——白宫知道什么是浮点运算,什么是10^26吗?是谁在向他们提供信息,谁在幕后监管?

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对于美国政府的新AI法规,著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达痛心疾首地表示:白宫对于《国防生产法》的使用(用于战争或国家紧急状态),已经从安全的角度完全扭曲AI的作用!
在他看来,虽然白宫的命令目前还没有扼杀初创公司和开源,但已经有这个苗头了。
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比如条例中这句「开发任何对国家安全构成严重风险的基础模型的公司」。
他表示,AI就如同电力和加密一样,某种意义上是属于双重用途,既可以民用,也可以用于军事目的。但把民用AI和军用AI安全混为一谈,完全是错误的。
他认为,根据模型训练的计算阈值设置报告要求,也是错误的。这会扼杀开源和创新:
(i)随着AI的发展,越来越多的参与者(包括没有大科技公司合规能力的小公司)都会抵达这个门槛。
(ii) 随着时间推移,政府的报告要求会变得越来越繁重,就像税法一样。
在吴恩达看来,监管AI的正确位置,是在应用层,比如核保软件、医疗应用、自动驾驶、聊天应用等AI应用。但是,给基础模型开发增加负担,会减缓AI的进步。

与其担心「AI引发世界末日」这种虚无缥缈的风险,AI强监管所带来的巨头垄断,才是从业者和政策制定者该真正关心的问题。

而AI 教父Hinton对吴恩达的观点发文:「如果AI不受到严格监管,你对在未来30年内导致人类灭绝的可能性的最高估计是多少?如果你是一个真正的贝叶斯主义者,你一定能给出一个数字。我目前的估计是0.1。 我怀疑LeCun是<0.01。」

甚至还讽刺道:

「让我们把核武器也开源了,让它们更安全。好人永远比坏人拥有更大的核武器,所以一切都应该没问题。」

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文章综合整理,参考来源:

AI范儿:https://mp.weixin.qq.com/s/6DfW_FpVZ7b466QymrG_nQ

新智元:https://mp.weixin.qq.com/s/z17qpUor94dMTj06YZXtrw

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