Автор: Денис Аветисян
Анализ институциональной структуры систем регистрации происшествий, связанных с развитием общего искусственного интеллекта, и выработка рекомендаций для эффективного управления рисками.
"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.
Бесплатный Телеграм канал
В статье рассматривается проектирование систем регистрации инцидентов, возникающих при использовании общего искусственного интеллекта, с учетом опыта других отраслей, связанных с высокими рисками, и предлагается модель для обеспечения подотчетности и безопасности.
По мере стремительного развития искусственного интеллекта, системы общего назначения всё чаще становятся источником реального вреда, что требует новых подходов к управлению рисками. В работе ‘Designing Incident Reporting Systems for Harms from General-Purpose AI‘ представлен концептуальный каркас и ключевые аспекты институционального проектирования систем регистрации инцидентов, связанных с применением ИИ. Разработанная структура, основанная на анализе опыта в критически важных отраслях, включает семь ключевых измерений для эффективного сбора и обработки информации об инцидентах. Какие конкретные механизмы регистрации и реагирования на инциденты с участием ИИ позволят обеспечить баланс между инновациями и безопасностью в долгосрочной перспективе?
Неизбежность Сбоев: Сложность и Риски Систем
Современные сложные системы, такие как системы искусственного интеллекта, все чаще подвержены непредсказуемым сбоям из-за своей внутренней сложности. Данная тенденция объясняется теорией “нормальных аварий”, описывающей, как взаимодействие множества компонентов приводит к каскадным отказам. Эти сбои не всегда связаны с умышленными действиями или халатностью; они возникают из-за сложного взаимодействия элементов системы и непредсказуемых последствий. Проактивное выявление и сообщение о потенциальных проблемах критически важны, однако существующие системы часто неадекватны, а стимулы для своевременного информирования недостаточны. Без надежной системы отчетности понимание и смягчение рисков значительно затруднено, что приводит к накоплению скрытых уязвимостей. Любое решение, принятое без четкого определения задачи, является лишь шумом, маскирующим истинные проблемы.
Основа Безопасности: Системы Отчетности об Инцидентах
Системы отчетности об инцидентах – основа извлечения уроков из потенциально опасных ситуаций и предотвращения вреда. Широко распространенные в авиации и здравоохранении, они позволяют выявлять и устранять системные недостатки. Ключевыми компонентами эффективной системы являются конфиденциальные механизмы подачи сообщений и всесторонние оценки после внедрения, направленные на совершенствование протоколов безопасности. Важно, чтобы акцент делался на выявлении слабых мест в системе, а не на поиске виновных. Эффективные практики управления рисками – неотъемлемая часть успешной системы отчетности, обеспечивающая контекст для анализа данных и принятия обоснованных решений.
Искусственный Интеллект и Новые Риски: Старые Методы
Появление универсального искусственного интеллекта (ИИ) приводит к новым типам инцидентов, связанным с безопасностью и надежностью ИИ, требуя специализированной отчетности. Эти инциденты варьируются от внешних атак до непреднамеренных вредных последствий. Отчетность о “почти-происшествиях” – потенциальных вредах, которые не произошли – критически важна для проактивного выявления уязвимостей. Система выявления проблем, ориентированная на определение потенциальных рисков до их реализации, дополняет традиционную отчетность об инцидентах, способствуя формированию превентивной культуры безопасности и переходу от реактивного реагирования к проактивному предотвращению вреда.
Проактивное Будущее: Данные, Политика и Ответственность
Для повышения безопасности и надежности систем искусственного интеллекта необходим централизованный сбор и анализ данных об инцидентах. База данных инцидентов ИИ служит ключевым ресурсом для извлечения уроков и внедрения изменений, основанных на фактических данных. Проведенное исследование включает систематический обзор систем отчетности об инцидентах в девяти критически важных отраслях, включая авиацию, атомную энергетику и здравоохранение. Анализ охватил 54 статьи, посвященные отчетности об инцидентах в области ИИ, что обеспечило всестороннюю основу для анализа. Детальное рассмотрение различных систем отчетности, представленное в Таблицах 18 и 19, позволило сформулировать рекомендации по созданию эффективных рамок отчетности в сфере ИИ. Полученные данные могут быть использованы для разработки надежных нормативных актов в области ИИ, таких как Закон об ИИ Европейского Союза, и консультирования экспертных комитетов. Прозрачная отчетность способствует подотчетности и стимулирует ответственное развитие ИИ. Система, неспособная анализировать свои ошибки, обречена повторять их, подобно алгоритму, зацикленному на одной и той же ошибке.
Исследование подходов к институциональному проектированию систем отчетности об инцидентах, связанных с универсальным искусственным интеллектом, подчеркивает необходимость математической строгости в оценке рисков. Как отмечает Винтон Серф: «Если вы не можете измерить, вы не можете управлять». Этот принцип особенно важен в контексте пост-деплойментного управления, где требуется не просто реакция на возникшие проблемы, но и проактивное выявление потенциальных угроз. Доказательство корректности системы отчетности, её способность надёжно фиксировать и анализировать инциденты, является ключевым элементом обеспечения безопасности и подотчётности в сфере ИИ. Любое упрощение в этом процессе недопустимо, ведь даже небольшая погрешность может привести к серьёзным последствиям.
Куда двигаться дальше?
Предложенный анализ институционального дизайна систем отчетности об инцидентах, связанных с искусственным интеллектом общего назначения, выявляет не столько решения, сколько тщательно сформулированные вопросы. Утверждение о возможности эффективного управления рисками, основанное лишь на аналогии с другими отраслями, представляется… оптимистичным. Необходимо признать, что динамика развития ИИ отличается от всего, с чем ранее имела дело практика управления безопасностью. Полагаться на экстраполяцию, без строгого математического обоснования адекватности модели, – значит, обречь себя на неизбежные ошибки.
Ключевым ограничением остается неспособность предсказать природу будущих инцидентов. Разработка систем отчетности, ориентированных на известные типы сбоев, – это лишь лечение симптомов, а не устранение причины. Следующий этап исследований должен быть посвящен разработке формальных методов верификации и валидации, позволяющих доказуемо снизить вероятность возникновения непредсказуемых последствий. Требуется переход от эмпирических наблюдений к строгим алгоритмическим гарантиям.
В конечном итоге, истинный прогресс будет достигнут не за счет создания более сложных систем отчетности, а за счет разработки ИИ, принципиально безопасного по своей архитектуре. В противном случае, все усилия по управлению рисками превратятся в бесконечную гонку за устранением последствий, а не в предотвращение их возникновения. И это, разумеется, не является удовлетворительным решением.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05914.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Стоит ли покупать юани за рубли сейчас или подождать?
- Почему акции Krispy Kreme упали сегодня
- Аналитический обзор рынка (12.11.2025 20:32)
- Инвестиционный обзор и ключевые инвестиционные идеи воскресенье, 9 ноября 2025 14:53
- Эта акция по искусственному интеллекту превзошла рынок за девять из последних десяти лет и готова сделать это снова в 2025 году.
- Две перспективных акции, будущий рост которых превосходит BigBear.ai
- Таргет против Валмарт: кто заслуживает ваших инвестиций?
- Будущее BNB: прогноз цен на криптовалюту BNB
- Куда будет двигаться акция Robinhood через 5 лет?
- Стоит ли покупать евро за бразильские реалы сейчас или подождать?
2025-11-12 03:20