
KPMG sin veiledning for AI-risiko og kontrolltiltak
Utforsk KPMG sin AI Risk and Controls Guide—et praktisk rammeverk som hjelper organisasjoner med å håndtere AI-risiko etisk, sikre etterlevelse og bygge pålitel...
Dario Amodei, CEO i Anthropic, blir med Lex Fridman for å diskutere AI’s fremtid, inkludert skaleringslover, AGI-tidslinjer, sikkerhet, tolkbarhet og regulering.
Skalering er viktig for å lage mer effektive og kapable AI-modeller. Skaleringsloven er ideen om at økning i modellenes størrelse med flere parametere forbedrer AI-ytelsen. Amodei diskuterer hvordan skalering påvirker modellens evner, og påpeker at større modeller viser bedre lærings- og resonneringsevner. Diskusjonen fremhever behovet for å balansere størrelse og effektivitet i nevrale nettverk, noe som potensielt kan føre til store fremskritt innen AI-applikasjoner.
Amodei spår at AI kan oppnå menneskelig intelligensnivå innen 2026-2027. Denne spådommen er basert på dagens trender innen datakraft, datatilgang og den raske utviklingen av AI-teknologi. Hans innsikt dekker ikke bare de teknologiske milepælene for å oppnå dette intelligensnivået, men også de etiske og filosofiske spørsmålene som følger med.
En stor utfordring er konsentrasjonen av AI-makt hos noen få sterke aktører. Amodei advarer om at dette kan føre til ulik tilgang til teknologi og mulig misbruk, forsterke globale ulikheter og true demokratiet. For å håndtere dette er det nødvendig med rettferdig fordeling av AI-fremskritt for å sikre at alle drar nytte og ingen enkeltaktør får monopol på teknologien.
Det er avgjørende å forstå hvordan AI fungerer internt, kjent som mekanistisk tolkbarhet, for å kunne bruke AI trygt. Amodei understreker behovet for å forstå hvordan AI tar beslutninger og gir prediksjoner. Ved å forbedre åpenhet og tolkbarhet kan forskere bedre forutsi AI-adferd, oppdage skjevheter og redusere risiko, spesielt ettersom disse systemene blir mer autonome i viktige sektorer som helse, finans og nasjonal sikkerhet.
Modellhierarki er en sentral del av Anthropics AI-tilnærming. Amodei beskriver hvordan ulike modellstørrelser betjener forskjellige applikasjoner, fra mindre modeller til dagligdagse oppgaver til større modeller for spesialiserte behov. Denne strukturerte strategien muliggjør tilpasningsdyktig bruk av AI på tvers av ulike felt, og sikrer løsninger som passer ulike bransje- og samfunnsbehov.
Anthropics RSP-rammeverk fremhever deres dedikasjon til AI-sikkerhet gjennom ansvarlig skalering. Dette rammeverket inkluderer systematiske steg for skalering av AI-modeller, og sørger for at etter hvert som AI-evnene vokser, forblir bruken sikker, etisk og sosialt ansvarlig. Gjennom denne tilnærmingen ønsker Anthropic å møte potensielle etiske utfordringer i AI-utvikling, og fremme fremgang som er både forsiktig og innovativ.
Regulering av AI er avgjørende for å styre utviklingen mot positive og trygge mål. Amodei går inn for omfattende juridiske rammeverk for å regulere AI-teknologier, med vekt på reguleringer som setter tydelige sikkerhetsstandarder og tilsyn. Denne proaktive tilnærmingen har som mål å forhindre misbruk av AI samtidig som teknologiske fremskritt fremmes som beskytter offentlig interesse og velferd.
Diskusjonen tar også for seg begrensningene som skyldes dagens datakraft og datatilgjengelighet, noe som kan hindre AI’s fremtidige fremgang. Å overvinne disse innebærer å utforske nye databehandlingsmetoder, som kvanteberegning, for å støtte neste AI-utvikling. Å finne bærekraftige og skalerbare løsninger for databehandling er også essensielt for å overvinne barrierer og samtidig beskytte personvernet.
AI-skaleringslover refererer til trenden der økning i størrelse og parametere på AI-modeller fører til forbedret ytelse. Dario Amodei påpeker at større modeller generelt viser bedre lærings- og resonneringsevner, men at det forblir avgjørende å balansere størrelse mot effektivitet.
Dario Amodei spår at AI kan nå menneskelig intelligensnivå mellom 2026 og 2027, basert på trender innen datakraft, datatilgang og rask teknologisk utvikling.
Mekanistisk tolkbarhet er avgjørende fordi det hjelper forskere å forstå hvordan AI-modeller tar beslutninger og gir prediksjoner. Denne åpenheten muliggjør bedre forutsigelse av AI-adferd, avdekking av skjevheter og risikoreduksjon etter hvert som AI blir mer selvstendig i kritiske sektorer.
Nøkkelutfordringer inkluderer konsentrasjon av AI-makt blant noen få aktører, potensiell misbruk, globale ulikheter og trusler mot demokratiet. Å sikre rettferdig fordeling og ansvarlig skalering av AI-teknologier er nødvendig for å møte disse utfordringene.
Dario Amodei går inn for omfattende juridiske rammeverk og regulering for å sette tydelige sikkerhetsstandarder og tilsyn for AI-utvikling, med mål om å forhindre misbruk samtidig som offentlig interesse beskyttes og ansvarlig teknologisk fremgang fremmes.
Viktor Zeman er medeier av QualityUnit. Selv etter 20 år som leder av selskapet, er han fortsatt først og fremst en programvareingeniør, med spesialisering innen AI, programmatisk SEO og backend-utvikling. Han har bidratt til en rekke prosjekter, inkludert LiveAgent, PostAffiliatePro, FlowHunt, UrlsLab og mange flere.
Oppdag hvordan du kan bruke FlowHunt til å lage tilpassede AI-chatboter og verktøy. Begynn å bygge automatiserte Flows enkelt.
Utforsk KPMG sin AI Risk and Controls Guide—et praktisk rammeverk som hjelper organisasjoner med å håndtere AI-risiko etisk, sikre etterlevelse og bygge pålitel...
Utforsk EUs AI-lov, verdens første omfattende regulering av kunstig intelligens. Lær hvordan den klassifiserer AI-systemer etter risiko, etablerer styringsstruk...
Utforsk høydepunktene fra Microsoft Ignite 2024 keynote, der Satya Nadella avduker hvordan AI og Copilot forvandler produktivitet, forretningsvekst og sikkerhet...