高级AI模型的整体安全性与责任评估

高级AI模型的安全性和责任评估是一个关键但发展中的研究和实践领域。在Google DeepMind高级AI模型的开发中，我们创新并应用了一系列广泛的安全评估方法。在本报告中，我们总结并分享了我们的演进方法中的要素以及为广泛受众提供的经验教训。主要经验教训包括：首先，理论基础和框架对于组织风险领域、模态、形式、度量和目标的广度是无价的。其次，安全评估开发的理论和实践都受益于协作，以澄清目标、方法和挑战，并促进不同利益相关者和学科之间的见解转移。第三，类似的关键方法、经验和机构适用于责任和安全领域的一系列关注点——包括已建立的和新兴的危害。因此，重要的是，从事安全评估和安全研究社区的广泛参与者共同努力开发、完善和实施新颖的评估方法和最佳实践，而不是各自为政。报告最后概述了迫切需要快速推进评估科学，将新的评估整合到AI的开发和治理中，建立基于科学的规范和标准，并促进一个强大的评估生态系统。