बोफिन्स का तर्क है कि एआई को विनियमित करने के लिए हार्डवेयर से शुरुआत करें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की विनाशकारी क्षमता को सीमित करने की हमारी खोज में, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के एक नए पेपर में परमाणु हथियारों के अनधिकृत प्रक्षेपण को रोकने के लिए विकसित किए गए रिमोट किल स्विच और लॉकआउट को उस हार्डवेयर में बेक करने का सुझाव दिया गया है जो इसे शक्ति प्रदान करता है।

कागज़ [पीडीएफ], जिसमें कई शैक्षणिक संस्थानों और कई ओपनएआई की आवाजें शामिल हैं, यह मामला बनाता है कि जिस हार्डवेयर पर ये मॉडल भरोसा करते हैं उसे विनियमित करना इसके दुरुपयोग को रोकने का सबसे अच्छा तरीका हो सकता है।

शोधकर्ताओं का तर्क है, "एआई-प्रासंगिक गणना हस्तक्षेप का एक विशेष रूप से प्रभावी बिंदु है: यह पता लगाने योग्य, बहिष्कृत और मात्रात्मक है, और एक बेहद केंद्रित आपूर्ति श्रृंखला के माध्यम से उत्पादित किया जाता है।"

सबसे विपुल मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए, जो कि एक ट्रिलियन मापदंडों से अधिक माना जाता है, विशाल भौतिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है: हजारों जीपीयू या त्वरक और प्रसंस्करण समय के सप्ताह या यहां तक ​​कि महीने। शोधकर्ताओं का कहना है कि इससे इन संसाधनों के अस्तित्व और सापेक्ष प्रदर्शन को छिपाना मुश्किल हो जाता है।

इसके अलावा, इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे उन्नत चिप्स एनवीडिया, एएमडी और इंटेल जैसी अपेक्षाकृत कम संख्या में कंपनियों द्वारा उत्पादित किए जाते हैं, जिससे नीति निर्माताओं को इन सामानों की बिक्री को संबंधित व्यक्तियों या देशों तक सीमित करने की अनुमति मिलती है।

पेपर में तर्क दिया गया है कि ये कारक, सेमीकंडक्टर विनिर्माण पर आपूर्ति श्रृंखला बाधाओं जैसे अन्य कारकों के साथ, नीति निर्माताओं को बेहतर ढंग से समझने का साधन प्रदान करते हैं कि एआई बुनियादी ढांचे को कैसे और कहां तैनात किया जाता है, किसे इसकी पहुंच है और किसे इसकी अनुमति नहीं है, और इसके दुरुपयोग के लिए दंड लागू करते हैं। .

बुनियादी ढांचे को नियंत्रित करना

यह पेपर ऐसे कई तरीकों पर प्रकाश डालता है जिनसे नीति निर्माता एआई हार्डवेयर विनियमन के लिए संपर्क कर सकते हैं। कई सुझाव - जिनमें दृश्यता में सुधार और एआई एक्सेलेरेटर की बिक्री को सीमित करने के लिए डिज़ाइन किए गए सुझाव शामिल हैं - पहले से ही राष्ट्रीय स्तर पर चल रहे हैं।

पिछले साल अमेरिकी राष्ट्रपति जो बिडेन ने एक प्रस्ताव रखा था कार्यकारी आदेश इसका उद्देश्य बड़े दोहरे उपयोग वाले एआई मॉडल विकसित करने वाली कंपनियों के साथ-साथ सक्षम बुनियादी ढांचा विक्रेताओं की पहचान करना है उन्हें प्रशिक्षण दे रहे हैं. यदि आप परिचित नहीं हैं, तो "दोहरा उपयोग" उन तकनीकों को संदर्भित करता है जो नागरिक और सैन्य अनुप्रयोगों में दोहरी भूमिका निभा सकती हैं।

हाल ही में, अमेरिकी वाणिज्य विभाग प्रस्तावित विनियमन जिसके लिए अमेरिकी क्लाउड प्रदाताओं को अधिक कठोर "अपने ग्राहक को जानें" नीतियों को लागू करने की आवश्यकता होगी ताकि संबंधित व्यक्तियों या देशों को निर्यात प्रतिबंधों से बचाया जा सके।

शोधकर्ताओं का कहना है कि इस तरह की दृश्यता मूल्यवान है, क्योंकि यह हथियारों की एक और दौड़ से बचने में मदद कर सकती है, जैसे कि मिसाइल गैप विवाद से शुरू हुआ विवाद, जहां गलत रिपोर्टों के कारण बड़े पैमाने पर बैलिस्टिक मिसाइलों का निर्माण हुआ। मूल्यवान होते हुए भी, वे चेतावनी देते हैं कि इन रिपोर्टिंग आवश्यकताओं पर अमल करने से ग्राहक की गोपनीयता पर हमला होने का जोखिम होता है और यहां तक ​​कि संवेदनशील डेटा भी लीक हो जाता है।

इस बीच, व्यापार के मोर्चे पर, वाणिज्य विभाग ने जारी रखा है आगे आना प्रतिबंध, चीन को बेचे गए त्वरक के प्रदर्शन को सीमित करना। लेकिन, जैसा कि हमने पहले बताया है, जबकि इन प्रयासों ने चीन जैसे देशों के लिए अमेरिकी चिप्स पर हाथ डालना कठिन बना दिया है, वे परिपूर्ण से बहुत दूर हैं।

इन सीमाओं को संबोधित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एआई चिप बिक्री के लिए एक वैश्विक रजिस्ट्री को लागू करने का प्रस्ताव दिया है जो उन्हें अपने मूल देश छोड़ने के बाद भी, उनके जीवनचक्र के दौरान ट्रैक करेगा। उनका सुझाव है कि ऐसी रजिस्ट्री प्रत्येक चिप में एक विशिष्ट पहचानकर्ता को शामिल कर सकती है, जो मुकाबला करने में मदद कर सकती है तस्करी करना घटकों के।

स्पेक्ट्रम के अधिक चरम छोर पर, शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि दुर्भावनापूर्ण अनुप्रयोगों में उनके उपयोग को रोकने के लिए किल स्विच को सिलिकॉन में बेक किया जा सकता है।

सिद्धांत रूप में, यह नियामकों को दूर से चिप्स तक पहुंच में कटौती करके संवेदनशील प्रौद्योगिकियों के दुरुपयोग पर तेजी से प्रतिक्रिया करने की अनुमति दे सकता है, लेकिन लेखकों ने चेतावनी दी है कि ऐसा करना जोखिम के बिना नहीं है। यदि गलत तरीके से लागू किया गया तो निहितार्थ यह है कि ऐसा किल स्विच साइबर अपराधियों का लक्ष्य बन सकता है।

एक अन्य प्रस्ताव के लिए कई पक्षों को संभावित जोखिम भरे एआई प्रशिक्षण कार्यों पर हस्ताक्षर करने की आवश्यकता होगी, इससे पहले कि उन्हें बड़े पैमाने पर तैनात किया जा सके। "परमाणु हथियार समान तंत्र का उपयोग करते हैं जिन्हें अनुमेय कार्रवाई लिंक कहा जाता है," उन्होंने लिखा।

परमाणु हथियारों के लिए, ये सुरक्षा ताले एक व्यक्ति को दुष्ट बनने और पहला हमला करने से रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हालाँकि, AI के लिए, विचार यह है कि यदि कोई व्यक्ति या कंपनी क्लाउड में एक निश्चित सीमा से अधिक मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहता है, तो उन्हें ऐसा करने के लिए पहले प्राधिकरण प्राप्त करने की आवश्यकता होगी।

हालांकि एक शक्तिशाली उपकरण, शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यह वांछनीय एआई के विकास को रोककर उल्टा असर डाल सकता है। ऐसा प्रतीत होता है कि तर्क यह है कि यद्यपि परमाणु हथियारों के उपयोग का परिणाम बहुत स्पष्ट होता है, एआई हमेशा इतना काला और सफेद नहीं होता है।

लेकिन अगर यह आपकी पसंद के हिसाब से कुछ ज्यादा ही मनहूस लगता है, तो यह पेपर समग्र रूप से समाज की भलाई के लिए एआई संसाधनों को पुनः आवंटित करने के लिए एक संपूर्ण अनुभाग समर्पित करता है। विचार यह है कि नीति निर्माता एआई गणना को उन समूहों के लिए अधिक सुलभ बनाने के लिए एक साथ आ सकते हैं जो इसे बुराई के लिए उपयोग करने की संभावना नहीं रखते हैं, इस अवधारणा को "आवंटन" के रूप में वर्णित किया गया है।

एआई विकास को विनियमित करने में क्या गलत है?

यह सब झंझट क्यों मोल लें? खैर, पेपर के लेखकों का मानना ​​है कि भौतिक हार्डवेयर को नियंत्रित करना स्वाभाविक रूप से आसान है।

हार्डवेयर की तुलना में, "एआई विकास के अन्य इनपुट और आउटपुट - डेटा, एल्गोरिदम और प्रशिक्षित मॉडल - आसानी से साझा करने योग्य, गैर-प्रतिद्वंद्वी अमूर्त सामान हैं, जिससे उन्हें नियंत्रित करना स्वाभाविक रूप से मुश्किल हो जाता है," पेपर में लिखा है।

तर्क यह है कि एक बार जब कोई मॉडल प्रकाशित हो जाता है, या तो खुले में या लीक हो जाता है, तो जिन्न को वापस बोतल में बंद नहीं किया जा सकता है और न ही पूरे नेट पर इसके प्रसार को रोका जा सकता है।

शोधकर्ताओं ने इस बात पर भी प्रकाश डाला कि मॉडलों के दुरुपयोग को रोकने के प्रयास अविश्वसनीय साबित हुए हैं। एक उदाहरण में, लेखकों ने उस आसानी पर प्रकाश डाला जिसके साथ शोधकर्ता मेटा के लामा 2 में सुरक्षा उपायों को नष्ट करने में सक्षम थे, जिसका उद्देश्य मॉडल को आक्रामक भाषा उत्पन्न करने से रोकना था।

चरम सीमा पर, यह आशंका है कि तेजी लाने के लिए पर्याप्त रूप से उन्नत दोहरे उपयोग वाले मॉडल को नियोजित किया जा सकता है विकास रासायनिक या जैविक हथियारों का.

पेपर मानता है कि एआई हार्डवेयर विनियमन कोई चांदी की गोली नहीं है और उद्योग के अन्य पहलुओं में विनियमन की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है।

हालाँकि, सीईओ सैम ऑल्टमैन को ध्यान में रखते हुए कई ओपनएआई शोधकर्ताओं की भागीदारी को नजरअंदाज करना कठिन है प्रयास एआई विनियमन के इर्द-गिर्द कथा को नियंत्रित करने के लिए। ®

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• स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/02/16/boffins_propose_regulating_ai_hardware/