关于安全反事实的思考

这篇文章来源于r/MachineLearning，概述了一种多层方法，旨在确保能够进行反事实推理的AI系统的安全性。它强调透明度、问责制和受控代理。所提出的不变性和原则旨在防止意外后果和高级AI的滥用。该框架分为三个层次：透明度、结构和治理，每个层次都解决了与反事实AI相关的特定风险。核心思想是限制AI的影响范围，并确保明确定义和包含目标，从而防止意外目标的传播。

• •反事实AI系统必须是透明且可检查的。
• •输出应该可以追溯到AI架构中的特定决策点。
• •AI目标必须受到严格限制，以防止意外的目标传播。