Оценка рисков искусственного интеллекта: от теории к практике

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена методология количественной оценки рисков, связанных с развитием искусственного интеллекта, особенно в контексте больших языковых моделей.

"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

Предлагаемый шестиэтапный подход объединяет построение сценариев, экспертные оценки и байесовские сети для анализа потенциального вреда и разработки стратегий смягчения последствий.

Несмотря на огромный потенциал систем искусственного интеллекта, возрастают опасения, связанные с безопасностью и риском потери контроля. В данной работе, посвященной ‘A Methodology for Quantitative AI Risk Modeling’, предложена методология количественной оценки рисков, связанных с ИИ, в частности, с большими языковыми моделями (LLM). Она включает в себя шестиэтапный процесс, объединяющий построение сценариев, экспертные оценки и количественную оценку вероятности и масштаба потенциального ущерба. Сможет ли предложенный подход стать основой для разработки эффективных стратегий управления рисками и обеспечения безопасного развития технологий искусственного интеллекта?

За гранью оценки: Систематический подход к рискам ИИ

По мере усложнения систем искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей, выявление потенциального вреда требует применения систематического подхода. Традиционные методы оценки рисков часто оказываются недостаточными для охвата тонкостей этих сложных систем, поскольку они не учитывают вероятности возникновения неожиданных и непредсказуемых последствий. Необходимо переходить от реактивного реагирования на инциденты к проактивному анализу возможных путей сбоев и уязвимостей, что подразумевает детальное исследование архитектуры моделей, данных, на которых они обучаются, и контекста их применения. Такой подход позволяет не только предвидеть возможные негативные сценарии, но и разработать эффективные стратегии смягчения рисков, обеспечивая более безопасное и ответственное развитие технологий искусственного интеллекта.

Традиционные методы оценки рисков, разработанные для более простых систем, зачастую оказываются неэффективными при анализе современных искусственных интеллектов, особенно больших языковых моделей. Эти методы, как правило, фокусируются на предсказуемых сбоях и известных уязвимостях, в то время как сложные ИИ способны демонстрировать непредсказуемое поведение, возникающее из-за взаимодействия многочисленных параметров и нелинейных алгоритмов. Неспособность адекватно учесть такие нюансы может привести к недооценке потенциальных вредов, включая непредвиденные последствия, усиление предвзятости и манипуляции. В связи с этим, появляется потребность в разработке и применении новых, более изощренных техник оценки рисков, способных учитывать сложность, непредсказуемость и динамичность современных систем искусственного интеллекта, включая методы, основанные на моделировании, тестировании на проникновение и анализе сценариев.

Понимание и количественная оценка рисков, связанных с искусственным интеллектом, являются основополагающими для его ответственной разработки и внедрения. Предложенная методология, состоящая из шести шагов, позволяет перейти от качественной оценки потенциальных опасностей к их числовому выражению. Этот подход позволяет выявить наиболее критические точки уязвимости в работе ИИ-систем, а также оценить вероятность и потенциальный ущерб от их отказа. Количественная оценка рисков не только облегчает принятие обоснованных решений на этапе проектирования и тестирования, но и позволяет разработать эффективные стратегии смягчения последствий, обеспечивая более безопасное и надежное функционирование искусственного интеллекта в различных сферах применения. Использование данной методологии способствует повышению доверия к ИИ-технологиям и стимулирует их широкое внедрение на благо общества.

Для эффективного снижения потенциального вреда от систем искусственного интеллекта необходимо придерживаться упреждающего подхода, сосредоточенного на выявлении возможных путей отказа. Вместо реактивного исправления ошибок после их возникновения, данный подход предполагает заблаговременное моделирование различных сценариев сбоев и уязвимостей. Анализ потенциальных «точек отказа» позволяет разработчикам и исследователям предвидеть проблемные ситуации, разработать стратегии смягчения последствий и укрепить устойчивость систем к неожиданным обстоятельствам. Такой проактивный анализ не ограничивается только техническими аспектами, но также учитывает социальные, этические и экономические последствия возможных сбоев, обеспечивая более целостную и ответственную разработку искусственного интеллекта. Игнорирование потенциальных путей отказа может привести к серьезным последствиям, в то время как заблаговременное их выявление и нейтрализация значительно повышает надежность и безопасность систем ИИ.

От абстракций к цифрам: Систематическое моделирование рисков

Количественное моделирование рисков предлагает структурированный подход к оценке потенциального вреда, связанного с искусственным интеллектом, посредством разработки сценариев и численной оценки. Данный подход предполагает построение логической цепочки от исходных опасностей до конкретных последствий в реальном мире, что позволяет перейти от качественной оценки рисков к количественной. Разработка сценариев включает в себя определение вероятных путей реализации рисков, а численная оценка позволяет присвоить этим путям числовые значения, отражающие вероятность и масштаб потенциального ущерба. Использование структурированного фреймворка обеспечивает последовательность и прозрачность процесса оценки, что облегчает принятие обоснованных решений в области управления рисками, связанными с ИИ.

Методология количественной оценки рисков предполагает определение вероятных путей реализации рисков, устанавливающих связь между исходными опасностями и их реальными последствиями. Этот процесс включает в себя детальный анализ последовательности событий, начиная с потенциальной угрозы и заканчивая конкретными негативными результатами, такими как экономический ущерб, нарушение конфиденциальности или физический вред. Определение этих путей позволяет установить причинно-следственные связи и оценить вероятность наступления каждого этапа, что необходимо для количественной оценки общего риска. Идентифицированные пути риска служат основой для построения сценариев и разработки мер по смягчению последствий.

В рамках количественного моделирования рисков используется методика привлечения экспертов (Expert Elicitation) для повышения точности оценки. Применение данной методики позволило достичь корреляции Кендалла W в 3.6 процентных пункта между результатами, полученными с помощью больших языковых моделей (LLM) в качестве оценщиков, на парах бенчмарков, измеряющих один и тот же параметр. Это свидетельствует о статистически значимом соответствии между экспертными оценками и результатами, полученными с использованием LLM, что подтверждает валидность использования LLM в качестве инструмента для количественной оценки рисков, связанных с искусственным интеллектом.

Переход от качественных оценок к подходу, основанному на данных, в моделировании рисков ИИ предполагает замену субъективных суждений на числовые значения и вероятностные оценки. Это достигается путем структурированного анализа возможных сценариев, определения вероятности возникновения опасностей и количественной оценки их последствий. Использование статистических методов и экспертных оценок позволяет не только идентифицировать потенциальные риски, но и ранжировать их по степени серьезности и вероятности, предоставляя основу для принятия обоснованных решений и разработки эффективных стратегий смягчения рисков. Такой подход обеспечивает более объективную и проверяемую оценку рисков, что особенно важно для систем ИИ с высоким уровнем воздействия.

Сети убеждений: Раскрытие взаимосвязей и неопределенностей

Байесовские сети убеждений (БСУ) представляют собой мощный инструмент для моделирования вероятностных взаимосвязей между различными факторами, влияющими на риски, связанные с искусственным интеллектом. В отличие от детерминированных моделей, БСУ позволяют представить неопределенность, присущую сложным системам, используя вероятностные распределения для каждого узла сети. Каждый узел представляет собой переменную, а дуги между узлами отражают вероятностные зависимости. Эти зависимости выражаются в виде условных вероятностей, определяющих вероятность состояния одного узла при заданном состоянии его родительских узлов. Таким образом, БСУ позволяют количественно оценить влияние различных факторов на общий уровень риска и проводить анализ чувствительности для выявления наиболее критичных переменных. Использование БСУ позволяет систематически оценивать и управлять рисками, связанными с ИИ, учитывая как известные, так и неизвестные факторы.

Байесовские сети убеждений (БСУ) позволяют моделировать зависимости между переменными, представляющими различные факторы, влияющие на риски в области ИИ. В отличие от детерминированных моделей, БСУ используют вероятностные распределения для представления неопределенности, что позволяет оценить вероятность различных исходов, учитывая неполноту или неточность данных. Основной принцип работы БСУ заключается в распространении вероятностей по сети, начиная с известных значений переменных (доказательств), и вычислении вероятностей других переменных, учитывая зависимости, заданные структурой сети. Этот процесс, известный как вероятностный вывод, позволяет оценивать влияние изменений в одной части системы на другие ее части, что критически важно для анализа сложных систем и прогнозирования рисков.

Эффективность байесовских сетей (БС) напрямую зависит от точности представления структурных взаимосвязей — структурного представления БС. Данное представление определяет узлы, представляющие переменные, и направленные ребра, отражающие вероятностные зависимости между ними. Некорректное определение этих зависимостей, будь то упущение существенных связей или указание ложных, приводит к неверным вероятностным выводам и, как следствие, к ошибочным оценкам рисков. Построение точного структурного представления требует глубокого понимания предметной области и тщательного анализа доступных данных, включая экспертные оценки и статистические данные. Точность структуры БС является критическим фактором, определяющим надежность и полезность модели для прогнозирования и управления рисками.

Байесовские сети (БСН) позволяют проводить анализ общих причин (Common Cause Analysis), выявляя единые уязвимости, лежащие в основе различных сценариев риска. Этот анализ основан на моделировании зависимостей между переменными в сети и определении общих предков, которые могут привести к каскадным сбоям или нежелательным последствиям. Идентифицируя общие причины, БСН помогают перейти от рассмотрения изолированных рисков к пониманию системных уязвимостей, что позволяет разрабатывать более эффективные стратегии смягчения последствий, направленные на устранение первопричин, а не только симптомов. Метод позволяет оценить вероятность одновременного возникновения нескольких неблагоприятных событий, вызванных единым фактором, и, таким образом, повысить устойчивость системы.

От путей к цифрам: Измерение совокупного риска

Количественная оценка рисков, в сочетании с методами, такими как моделирование Монте-Карло, позволяет присвоить числовые значения каждому этапу в цепочке возникновения риска. Этот подход позволяет не просто идентифицировать потенциальные угрозы, но и оценить вероятность и масштаб их последствий. Например, вероятность отказа конкретного компонента системы, стоимость восстановления после сбоя, или даже потенциальный ущерб репутации — все эти факторы могут быть выражены в числовых показателях. Используя моделирование Монте-Карло, можно многократно проиграть различные сценарии развития событий, учитывая неопределенность и вариативность каждого этапа, и получить распределение вероятностей общего риска. Таким образом, становится возможным не только оценить общий уровень риска, но и определить наиболее критичные участки в цепочке, требующие первоочередного внимания и инвестиций в меры по смягчению последствий.

Количественная оценка рисков, в сочетании с методами вроде моделирования Монте-Карло, позволяет перейти от качественного описания опасностей к числовому выражению общей угрозы. Это, в свою очередь, обеспечивает возможность расчета итогового риска — четкой и действенной метрики, необходимой для принятия обоснованных решений. Вместо субъективных оценок, появляется возможность сравнивать различные сценарии, оптимизировать стратегии смягчения последствий и эффективно распределять ресурсы. Такой подход особенно важен в сложных системах, где множество факторов могут повлиять на вероятность и масштаб потенциального ущерба, позволяя перейти от интуитивных представлений к научно обоснованным выводам и, как следствие, к более эффективному управлению рисками.

Для систематического выявления возможных сценариев отказа применяются методы анализа дерева событий и дерева неисправностей. Анализ дерева событий, начиная с исходного события, прослеживает все возможные пути развития ситуации, учитывая вероятность срабатывания различных факторов и систем защиты. В свою очередь, анализ дерева неисправностей позволяет определить корневые причины потенциальных отказов, выстраивая логическую схему взаимосвязей между различными компонентами системы. Комбинированное использование этих методов обеспечивает всестороннее понимание уязвимостей и позволяет разработать эффективные стратегии по смягчению рисков, предвосхищая возможные сбои и повышая надежность системы в целом. Такой подход особенно важен при оценке сложных систем, где взаимодействие множества факторов может привести к непредсказуемым последствиям.

Разработанный оценочный инструмент на основе больших языковых моделей (LLM) демонстрирует высокую точность в определении сложности задач на платформе Cybench. Этот инструмент выявляет четкую положительную корреляцию между способностями искусственного интеллекта и сопутствующими рисками, что соответствует оценкам экспертов в данной области. Благодаря этому, становится возможным количественное определение общего риска, связанного с системами искусственного интеллекта, и, что особенно важно, определение приоритетов в усилиях по смягчению потенциальных негативных последствий. Подобный подход позволяет перейти от качественной оценки рисков к конкретным, измеримым показателям, что значительно повышает эффективность принятия решений в области разработки и внедрения искусственного интеллекта.

Методология количественной оценки рисков, представленная в работе, кажется, пытается придать научную строгость тому, что обычно решается методом тыка и молитв. Сначала строят сложные сети Байеса, потом вызывают экспертов… Всё это напоминает попытку построить идеальный замок из песка, зная, что первая же волна хайпа смоет все расчеты. Как говорил Джон фон Нейман: «В науке нет абсолютной истины, есть только лучшие приближения». Иными словами, модель рисков, даже самая сложная, — это всего лишь снимок текущей ситуации, который устареет быстрее, чем успеют напечатать документацию. Впрочем, пусть строят. Все равно через пару лет это назовут AI и получат инвестиции.

Что дальше?

Представленная методология, конечно, элегантна в своей попытке оцифровать неизмеримое — риск, исходящий от больших языковых моделей. Однако, история показывает, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Продакшен всегда найдёт способ сломать даже самую изящную теорию, и этот процесс, вероятно, будет куда быстрее, чем скорость обновления экспертных оценок в байесовской сети. Иначе говоря, модель, вероятно, будет устаревать быстрее, чем её успеют откалибровать.

Основная проблема, как всегда, в данных. Экспертные элицитации — это хорошо, но эксперты тоже люди, и склонны к когнитивным искажениям, особенно когда речь идёт о предсказании будущего. Более того, сценарии, кажущиеся наиболее вероятными сегодня, могут оказаться наивными завтра. Поэтому, вместо погони за «абсолютной» точностью, возможно, стоит сосредоточиться на создании более гибких и адаптивных моделей, способных быстро реагировать на новые угрозы и паттерны.

В конечном счёте, всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. Задача не в том, чтобы создать идеальную систему оценки рисков, а в том, чтобы признать её неизбежные ограничения и разработать стратегии смягчения последствий, когда — а не если — что-то пойдёт не так. Продакшен — лучший тестировщик, и рано или поздно он покажет, где у этой модели «дыры».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08844.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-10 10:51