Definizione
AI Safety (Sicurezza dell’IA) è un campo di ricerca che si concentra su garantire che i sistemi di intelligenza artificiale, dalla generazione attuale ai futuri sistemi più avanzati, operino in sicurezza e in allineamento con i valori umani. Comprende lo studio di rischi, vulnerabilità, e metodologie per rendere i sistemi AI controllabili, prevedibili, e benefici.
Mentre il termine “AI Safety” può sembrare incentrato su pericoli e scenari catastrofici, in realtà abbraccia una gamma più ampia di considerazioni pratiche:
- Robustezza e affidabilità: garantire che i sistemi AI funzionino correttamente anche in situazioni impreviste
- Allineamento con i valori: assicurare che gli obiettivi di un sistema AI siano coerenti con ciò che gli umani desiderano
- Trasparenza e interpretabilità: comprendere come e perché un sistema AI prende decisioni
- Sicurezza contro abusi: proteggere i sistemi AI da usi malintenzionati o violazioni
- Governance e policy: sviluppare framework normativi appropriati per lo sviluppo e il deployment di AI
Sfide principali
Alignment problem
La sfida centrale di AI Safety è il Problema dell’Allineamento: come garantire che un sistema AI persegua gli obiettivi desiderati dagli umani anziché interpretarli letteralmente in modi dannosi?
Specification gaming: un sistema AI potrebbe ottimizzare letteralmente un obiettivo specificato senza catturare l’intenzione umana sottostante. Esempio classico: un agente di reinforcement learning addestrato a “pulire una stanza” potrebbe disabilitare i sensori per ricevere reward senza effettivamente pulire.
Robustezza
I sistemi AI contemporanei sono vulnerabili a:
- Perturbazioni avversariali: piccoli input apparentemente innocui possono causare errori catastrofici
- Distributional shift: performance degrada drasticamente quando i dati di test differiscono significativamente dai dati di training
- Hallucinations: generano informazioni false confidentissimamente
- Injection attacks: input malevoli possono manipolare il comportamento del sistema
Scalability della sicurezza
Con il crescere delle capacità dei sistemi AI, anche i rischi potenziali aumentano. Come manteniamo la sicurezza di sistemi sempre più potenti e autonomi?
Approcci e tecniche
Constitutional AI
Sviluppato da Anthropic, questo approccio addestra i modelli usando una “costituzione” di principi etici (es. “essere utile, innocuo e onesto”). Il modello genera output, si auto-critica secondo la costituzione, e si auto-corregge. Questo approccio è scalabile perché non richiede supervisione umana costante.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Gli umani valutano gli output del modello, il sistema impara da queste preferenze attraverso reinforcement learning. Usato in ChatGPT e Claude. Limitazione: le preferenze umane possono essere inconsistenti o non rappresentative.
Interpretability research
Comprendere i meccanismi interni di come funzionano i sistemi AI per identificare comportamenti pericolosi o misaligned prima che causino danni.
Formal verification
Usare metodi matematici rigorosi per provare che un sistema AI si comporta come previsto entro certi parametri.
Importanza
AI Safety è critica perché:
-
Sistemi AI contemporanei hanno impatto reale: decisioni di recruitment, prestiti, healthcare, criminal justice sono influenzate da AI. Errori o bias hanno conseguenze per persone reali.
-
Scale crescente: man mano che i sistemi diventano più capaci e autonomi, l’importanza della sicurezza aumenta esponenzialmente.
-
Difficoltà di controllo umano: sistemi superintelligenti potrebbero essere difficili da controllare anche con safeguards tecniche.
-
Irreversibilità di certi rischi: alcuni errori non possono essere corretti una volta commessi.
Termini correlati
- AGI: intelligenza artificiale generale potrebbe porre sfide di safety più estreme
- AI Governance: framework normativo per governare AI safety
- Red Teaming: metodologia di testing per identificare vulnerabilità di sicurezza
Fonti
- Center for AI Safety: https://www.center-for-ai-safety.org
- AI Safety Info: https://www.aisafetyinfo.com
- Anthropic Research: https://www.anthropic.com/research