Seguro com Apoio do Governo para IA: Uma Solução para Riscos Não Seguráveis
Explorando um programa do governo pra proteger a sociedade dos riscos relacionados à IA.
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À medida que a inteligência artificial (IA) fica mais poderosa, os especialistas estão preocupados que isso possa criar Riscos que não podem ser segurados. Isso significa que, se algo der errado, pode ser difícil responsabilizar alguém. Para resolver essas questões, algumas pessoas sugerem que os Governos poderiam agir para criar programas que protejam a sociedade desses riscos, enquanto também incentivam práticas mais seguras entre os desenvolvedores de IA. Este artigo vai discutir a ideia de um programa de seguro apoiado pelo governo para IA e como isso poderia funcionar.
O Problema dos Riscos da IA
Os sistemas de IA podem às vezes levar a riscos sérios, incluindo riscos que poderiam ameaçar a existência humana ou causar danos significativos. Quando esses riscos surgem, pode ser difícil ou impossível responsabilizar os desenvolvedores. Essa situação cria um problema onde ninguém pode ser responsabilizado depois que um incidente acontece. O objetivo é encontrar uma forma de gerenciar esses riscos sem deixar a sociedade exposta.
Métodos tradicionais para gerenciar riscos costumam depender de empresas de seguros privadas. No entanto, nos casos em que os riscos se tornam grandes demais, as seguradoras podem não conseguir fornecer uma cobertura adequada. Isso é especialmente verdade para eventos catastróficos, onde os danos podem ser massivos e imprevisíveis.
Governo como Seguradora
Historicamente, quando os riscos se tornam demais para as seguradoras privadas, os governos intervenzem. Um exemplo disso é o governo oferecendo seguro contra terrorismo ou dando suporte para indústrias como a energia nuclear. Essas medidas ajudam a estabilizar a economia enquanto protegem contra choques futuros.
Os governos podem criar programas que diminuem o custo do seguro, facilitando para indivíduos e empresas se protegerem. Ao fazer isso, podem incentivar mais pessoas a comprar seguros, o que ajuda a gerenciar o risco na sociedade.
Um Programa de Indenização Obrigatória
Para lidar com os riscos não seguráveis da IA, uma solução proposta é criar um programa de indenização obrigatória. Esse programa exigiria que os desenvolvedores de IA pagassem Taxas baseadas no nível de risco associado aos seus sistemas. As taxas incentivariam os desenvolvedores a tomarem precauções de segurança, já que taxas mais baixas resultariam de práticas mais seguras.
O governo trabalharia com especialistas para avaliar os riscos associados a diferentes sistemas de IA. Através de Pesquisas, esses especialistas, junto com os próprios desenvolvedores, forneceriam estimativas de risco. O objetivo é reunir informações honestas que ajudem a criar taxas justas para os desenvolvedores.
Usando Pesquisas para Avaliar Risco
O sucesso do programa de indenização depende de avaliações de risco precisas. Uma abordagem é usar um método de pesquisa conhecido como Bayesian Truth Serum. Esse método recompensa os respondentes por fornecer estimativas precisas e honestas sobre os riscos. Ao fazer isso, incentiva-os a dar informações úteis.
Nesse sistema, se a maioria dos respondentes acreditar que os outros serão honestos, é provável que eles também respondam com sinceridade. Isso cria um ambiente onde os desenvolvedores, que podem ter o viés de subestimar os riscos, são motivados a serem verdadeiros porque querem garantir taxas precisas.
O Papel do Governo
O papel do governo nesse programa inclui estabelecer o processo de pesquisa, estimar riscos e coletar taxas de indenização. Ao se envolver, o governo pode garantir que os desenvolvedores entendam os riscos que precisam abordar para reduzir suas taxas.
As pesquisas devem ser conduzidas regularmente, com perguntas projetadas para identificar riscos potenciais associados a novos modelos de IA. Isso cria clareza para os desenvolvedores sobre o que precisam focar para mitigar riscos de forma eficaz.
Combatendo Colusão e Fraude
Para garantir a integridade do processo de pesquisa, é importante prevenir colusão e fraude. Penalidades devem ser impostas para qualquer tentativa de coludir para manipular os resultados. Além disso, denunciantes que relatar comportamento desonesto devem ser recompensados.
Mantendo o processo de pesquisa seguro, o governo pode assegurar que os dados coletados sejam precisos e reflitam riscos reais.
Financiando Pesquisas de Segurança
Outro componente vital desse programa seria usar as taxas coletadas para financiar pesquisas de segurança. Os desenvolvedores costumam ter dificuldades para arcar com a pesquisa necessária para tornar seus sistemas de IA mais seguros. Com um mecanismo de financiamento em vigor, os desenvolvedores podem contribuir colaborativamente para projetos de pesquisa que reduzam riscos.
Uma estratégia chamada Financiamento Quadrático poderia ser usada. Sob este sistema, tanto os desenvolvedores quanto as instituições de pesquisa poderiam propor projetos de segurança. O governo então contribuiria com fundos adicionais com base no número de colaboradores privados em cada projeto. Isso cria um incentivo para que os desenvolvedores apoiem projetos que aprimorem a segurança.
Abordagem Orientada pelo Mercado
Esse programa de indenização é projetado para aproveitar as forças do mercado. Ao permitir que atores privados compitam por financiamento e forneçam avaliações de risco, o programa se torna mais eficiente e responsivo. Ele busca reunir desenvolvedores e pesquisadores para compartilhar informações e inovações que possam, em última análise, reduzir os riscos.
Nesse caso, o governo não está apenas assumindo o papel de seguradora, mas, na verdade, está facilitando um sistema onde entidades privadas estão ativamente envolvidas na gestão de riscos.
Considerações Finais
Criar um programa de indenização apoiado pelo governo para desenvolvedores de IA apresenta uma forma de enfrentar os desafios impostos por riscos não seguráveis. Ao se engajar com especialistas e usar métodos de pesquisa inovadores, o programa visa gerar avaliações precisas dos riscos. Isso ajudará a estabelecer taxas justas que incentivem práticas mais seguras entre os desenvolvedores.
Além disso, ao alocar fundos para pesquisas de segurança, o programa busca promover um ambiente colaborativo onde os desenvolvedores possam trabalhar juntos para minimizar riscos. O objetivo geral é criar um cenário de IA mais seguro, garantindo que a sociedade esteja protegida contra os potenciais danos desses sistemas poderosos.
À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, é crucial desenvolver estruturas regulatórias que se adaptem a essas mudanças. O programa proposto não apenas aborda preocupações imediatas, mas estabelece uma base para melhorias contínuas na segurança da IA.
Título: Insuring Uninsurable Risks from AI: The State as Insurer of Last Resort
Resumo: Many experts believe that AI systems will sooner or later pose uninsurable risks, including existential risks. This creates an extreme judgment-proof problem: few if any parties can be held accountable ex post in the event of such a catastrophe. This paper proposes a novel solution: a government-provided, mandatory indemnification program for AI developers. The program uses risk-priced indemnity fees to induce socially optimal levels of care. Risk-estimates are determined by surveying experts, including indemnified developers. The Bayesian Truth Serum mechanism is employed to incent honest and effortful responses. Compared to alternatives, this approach arguably better leverages all private information, and provides a clearer signal to indemnified developers regarding what risks they must mitigate to lower their fees. It's recommended that collected fees be used to help fund the safety research developers need, employing a fund matching mechanism (Quadratic Financing) to induce an optimal supply of this public good. Under Quadratic Financing, safety research projects would compete for private contributions from developers, signaling how much each is to be supplemented with public funds.
Última atualização: Sep 10, 2024
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.06672
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.06672
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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