Carta abierta publicada el 22-MAR-2023 en el sitio web Future of Life Institute pidiendo a todos los laboratorios hacer una pausa de al menos 6 meses al entrenamiento de sistemas de Inteligencia Artificial más poderosos que GPT-4.
Pausar experimentos gigantes de IA: una carta abierta
Hacemos un llamado a todos los laboratorios de IA para que pausen inmediatamente durante al menos 6 meses el entrenamiento de los sistemas de IA más potentes que GPT-4.
Los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) con inteligencia humana-competitiva pueden plantear riesgos profundos para la sociedad y la humanidad, como lo demuestra una extensa investigación[1] y como es reconocido por los principales laboratorios de IA[2]. Como se establece en los Principios de IA de Asilomar, ampliamente respaldados, la IA avanzada podría representar un cambio profundo en la historia de la vida en la Tierra, y debe planificarse y administrarse con el cuidado y los recursos correspondientes. Desafortunadamente, ese nivel de planificación y gestión no está ocurriendo, a pesar de que en los últimos meses los laboratorios de IA han entrado en una carrera fuera de control para desarrollar e implementar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie — ni siquiera sus creadores — pueden entender, predecir o controlar de forma fiable.
Los sistemas de IA contemporáneos ahora se están volviendo competitivos para los humanos en tareas generales[3], y debemos preguntarnos: ¿Deberíamos dejar que las máquinas inunden nuestros canales de información con propaganda y falsedad? ¿Deberíamos automatizar todos los trabajos, incluidos los de cumplimiento? ¿Deberíamos desarrollar mentes no humanas que eventualmente podrían superarnos en número, en inteligencia, hacernos obsoletos y reemplazarnos? ¿Deberíamos arriesgarnos a perder el control de nuestra civilización? Tales decisiones no deben delegarse en líderes tecnológicos no electos. Los sistemas potentes de IA deben desarrollarse solo una vez que estemos seguros de que sus efectos serán positivos y sus riesgos serán manejables. Esa confianza debe estar bien justificada y aumentar con la magnitud de los efectos potenciales de un sistema. La declaración reciente de OpenAI con respecto a la inteligencia general artificial establece que “En algún momento, puede ser importante obtener una revisión independiente antes de comenzar a entrenar sistemas futuros, y para los esfuerzos más avanzados, acordar limitar la tasa de crecimiento de la computación utilizada para crear nuevos modelos“. Estamos de acuerdo. Ese punto es ahora.
Por lo tanto, hacemos un llamado a todos los laboratorios de IA para que pausen de inmediato durante al menos 6 meses el entrenamiento de los sistemas de IA más potentes que GPT-4. Esta pausa debe ser pública y verificable, e incluir a todos los actores clave. Si tal pausa no se puede promulgar rápidamente, los gobiernos deberían intervenir e instituir una moratoria.
Los laboratorios de IA y los expertos independientes deberían aprovechar esta pausa para desarrollar e implementar en grupo un conjunto de protocolos de seguridad compartidos para el diseño y desarrollo avanzados de IA que sean rigurosamente auditados y supervisados por expertos externos independientes. Esos protocolos deberían garantizar que los sistemas que se adhieren a ellos sean seguros más allá de toda duda razonable[4]. Esto no significa una pausa en el desarrollo de la IA en general, simplemente un paso atrás de la carrera peligrosa hacia modelos de caja negra impredecibles cada vez más grandes con capacidades emergentes.
La investigación y el desarrollo de IA deben reenfocarse en hacer que los sistemas potentes y de última generación de hoy en día sean más precisos, seguros, interpretables, transparentes, robustos, alineados, confiables y leales.
Paralelamente, los desarrolladores de IA deben trabajar con los legisladores para acelerar drásticamente el desarrollo de sistemas sólidos de gobierno de la IA. Estos deben incluir como mínimo: autoridades reguladoras nuevas y capaces dedicadas a la IA; supervisión y seguimiento de sistemas de IA de alta capacidad y de grandes conjuntos de capacidad computacional; sistemas de procedencia y marcas de agua para ayudar a distinguir las fugas reales de las sintéticas y rastrear modelos; un sólido ecosistema de auditoría y certificación; responsabilidad por daños causados por IA; financiamiento público sólida para la investigación técnica de seguridad de la IA; e instituciones bien dotadas para hacer frente a las dramáticas perturbaciones económicas y políticas (especialmente en la democracia) que provocará la IA.
La humanidad puede disfrutar de un futuro floreciente con la IA. Habiendo tenido éxito en la creación de poderosos sistemas de IA, ahora podremos disfrutar de un “verano de IA” en el cual cosechemos las recompensas, diseñando esos sistemas para el claro beneficio de todos y dar a la sociedad la oportunidad de adaptarse. La sociedad ha hecho una pausa en otras tecnologías con efectos potencialmente catastróficos en la sociedad[5]. Podemos hacerlo aquí. Disfrutemos de un largo verano de IA, sin apresurarnos a una caída sin estar preparados.
Notas y Referencias
[1]
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021, March). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. In Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency (pp. 610-623).
Bostrom, N. (2016). Superintelligence. Oxford University Press.
Bucknall, B. S., & Dori-Hacohen, S. (2022, July). Current and near-term AI as a potential existential risk factor. In Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 119-129).
Carlsmith, J. (2022). Is Power-Seeking AI an Existential Risk?. arXiv preprint arXiv:2206.13353.
Christian, B. (2020). The Alignment Problem: Machine Learning and human values. Norton & Company.
Cohen, M. et al. (2022). Advanced Artificial Agents Intervene in the Provision of Reward. AI Magazine, 43(3) (pp. 282-293).
Eloundou, T., et al. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.
Hendrycks, D., & Mazeika, M. (2022). X-risk Analysis for AI Research. arXiv preprint arXiv:2206.05862.
Ngo, R. (2022). The alignment problem from a deep learning perspective. arXiv preprint arXiv:2209.00626.
Russell, S. (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Viking.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.
Weidinger, L. et al (2021). Ethical and social risks of harm from language models. arXiv preprint arXiv:2112.04359.
[2]
Ordonez, V. et al. (2023, March 16). OpenAI CEO Sam Altman says AI will reshape society, acknowledges risks: ‘A little bit scared of this’. ABC News.
Perrigo, B. (2023, January 12). DeepMind CEO Demis Hassabis Urges Caution on AI. Time.
[3]
Bubeck, S. et al. (2023). Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4. arXiv:2303.12712.
OpenAI (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv:2303.08774.
[4]
Ample legal precedent exists – for example, the widely adopted OECD AI Principles require that AI systems “function appropriately and do not pose unreasonable safety risk”.
[5]
Examples include human cloning, human germline modification, gain-of-function research, and eugenics.
Fuente
https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/