Die Zukunft der Künstlichen Allgemeinintelligenz sichern: Strategien zur Superalignment und robuste Rahmenbedingungen

• Marktlandschaft der AGI und Schlüsselfaktoren
• Neue Technologien, die Superalignment und KI-Rahmenbedingungen gestalten
• Führende Akteure und strategische Initiativen in der AGI-Sicherheit
• Prognostizierte Expansion und Investitionen in AGI-Superalignment
• Geografische Hotspots und politische Ansätze zur AGI-Sicherheit
• Entwickelnde Paradigmen in AGI-Ausrichtung und Risikominderung
• Barrieren überwinden und Potenziale in AGI-Rahmenbedingungen freisetzen
• Quellen & Referenzen

“Künstliche Allgemeinintelligenz (AGI) wird definiert als eine KI mit breiten, menschlichen kognitiven Fähigkeiten in vielen Bereichen – ein System, das jede intellektuelle Aufgabe lernen oder verstehen kann, die ein Mensch kann arxiv.org.” (Quelle)

Marktlandschaft der AGI und Schlüsselfaktoren

Der rasche Fortschritt in Richtung Künstlicher Allgemeinintelligenz (AGI) hat die Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Kontrolle und Ausrichtung auf menschliche Werte intensiviert. Da AGI-Systeme der menschlichen Intelligenz näher kommen oder diese übertreffen, wird die Notwendigkeit robuster „Rahmenbedingungen“ entscheidend. Diese Rahmenbedingungen – bestehend aus technischen, ethischen und regulatorischen Maßnahmen – sollen sicherstellen, dass AGI im Einklang mit den beabsichtigten Zielen und gesellschaftlichen Normen handelt, um existentielle Risiken und unbeabsichtigte Folgen zu mindern.

Eine der bekanntesten Strategien in diesem Bereich ist das “Superalignment”, das sich auf die Ausrichtung von superintelligenten KI-Systemen an menschlichen Werten und Intentionen bezieht. Führende KI-Forschungsorganisationen wie OpenAI und DeepMind haben Superalignment zu einer zentralen Forschungsagenda erhoben. Im Juli 2023 kündigte OpenAI ein engagiertes Team für Superalignment an, mit dem Ziel, die grundlegenden technischen Herausforderungen der Ausrichtung von superintelligenter KI innerhalb von vier Jahren zu lösen. Diese Initiative unterstreicht die Dringlichkeit und Komplexität des Problems, da traditionelle Ausrichtungstechniken möglicherweise nicht auf AGI-Systeme skalierbar sind.

Wichtige Faktoren, die den Markt für AGI-Rahmenbedingungen prägen, umfassen:

• Regulatorische Dynamik: Regierungen weltweit setzen sich dafür ein, Rahmenbedingungen für die KI-Sicherheit zu schaffen. Der KI-Gesetzesentwurf der Europäischen Union AI Act und die US-Präsidentenerlass zur sicheren, geschützten und vertrauenswürdigen KI (Weißes Haus) betonen beide die Notwendigkeit robuster Aufsicht und Risikominderung für fortschrittliche KI-Systeme.
• Investitionen in KI-Sicherheit: Risikokapital und Unternehmensinvestitionen in Startups und Forschung zur KI-Sicherheit haben zugenommen. Laut CB Insights erreichte die Finanzierung von Startups für KI-Sicherheit und -Ausrichtung im Jahr 2023 Rekordhöhen, was die steigende Marktnachfrage nach technischen Lösungen für AGI-Risiken widerspiegelt.
• Technische Innovation: Neue Ansätze wie skalierbare Aufsicht, Interpretierbarkeitstools und adversariales Training werden entwickelt, um die einzigartigen Herausforderungen des Superalignment zu bewältigen. Zum Beispiel zielt Anthropic’s Constitutional AI-Rahmenwerk darauf ab, ethische Prinzipien direkt in die KI-Trainingsprozesse einzubetten.
• Öffentlicher und Stakeholder-Druck: Mit zunehmendem Bewusstsein für das transformative Potenzial von AGI wächst auch der Aufruf nach transparenter, verantwortungsbewusster und inklusiver Governance. Branchenkoalitionen wie die Partnership on AI fördern die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Interessengruppen zur Festlegung von Sicherheitsstandards und bewährten Praktiken.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Marktlandschaft für AGI zunehmend durch die Bemühungen geprägt ist, Strategien zur Superalignment zu entwickeln und umzusetzen. Die Konvergenz von regulatorischen Maßnahmen, Investitionen, technischer Innovation und gesellschaftlicher Nachfrage treibt das schnelle Wachstum des Sektors für Rahmenbedingungen voran und positioniert ihn als eine kritische Säule für die sichere Zukunft von AGI.

Neue Technologien, die Superalignment und KI-Rahmenbedingungen gestalten

Während KI-Systeme (AI) sich der Superintelligenz nähern, ist die Notwendigkeit, robuste Rahmenbedingungen zu entwickeln – Mechanismen, die sicherstellen, dass KI im Einklang mit menschlichen Werten agiert – dringlicher denn je. Das Konzept des Superalignment bezieht sich auf Strategien und Technologien, die darauf abzielen, fortschrittliche KI, einschließlich der Künstlichen Allgemeinintelligenz (AGI), zuverlässig vorteilhaft und unter menschlicher Kontrolle zu halten. Jüngste Fortschritte in den KI-Fähigkeiten, wie OpenAI’s GPT-4 und Googles Gemini, haben den Zeitrahmen für AGI beschleunigt und den Fokus auf Sicherheits- und Ausrichtungsforschung intensiviert (Nature).

• Interpretierbarkeit und Transparenz: Neue Tools wie Anthropics Interpretierbarkeitsforschung und OpenAIs automatisierte Interpretierbarkeit zielen darauf ab, die Entscheidungsfindungsprozesse von KI transparenter zu machen. Indem Forscher verstehen, wie Modelle zu ihren Schlussfolgerungen gelangen, können sie besser Fehlanpassungen erkennen und korrigieren, bevor sie eskalieren.
• Constitutional AI: Anthropic’s Claude-Modelle verwenden einen Ansatz der „Constitutional AI“, bei dem die KI trainiert wird, einem Satz expliziter ethischer Prinzipien zu folgen. Diese Methode reduziert die Abhängigkeit von menschlichem Feedback und hilft, die konsistente Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien zu gewährleisten.
• Red Teaming und adversarisches Testen: Unternehmen wie Google DeepMind und OpenAI investieren in Red Teaming – rigoroses adversarisches Testen, um Schwachstellen in KI-Systemen aufzudecken. Dieser proaktive Ansatz hilft, potenzielle Fehlermodi vor der Bereitstellung zu identifizieren.
• Skalierbare Aufsicht: Techniken wie skalierbare Aufsicht nutzen KI, um bei der Überwachung und Bewertung anderer KI-Systeme zu helfen, was es möglich macht, zunehmend komplexe Modelle zu beaufsichtigen.
• Regulatorische und politische Rahmenbedingungen: Regierungen und internationale Organisationen entwickeln neue Vorschriften, wie den EU KI Act, um Transparenz, Verantwortlichkeit und Risikomanagement für fortschrittliche KI-Systeme vorzuschreiben.

Trotz dieser Fortschritte bleiben erhebliche Herausforderungen bestehen. Das Ausrichtungsproblem ist nicht nur technisch, sondern auch philosophisch und erfordert einen Konsens über menschliche Werte sowie robuste Mechanismen, um diese in KI zu kodieren. Mit der beschleunigten Entwicklung von AGI ist das Rennen eröffnet, um sicherzustellen, dass Strategien zur Superalignment und Rahmenbedingungen Schritt halten und eine Zukunft sichern, in der „gottgleiche“ KI eine Kraft des Guten bleibt (MIT Technology Review).

Führende Akteure und strategische Initiativen in der AGI-Sicherheit

Mit der Beschleunigung der Entwicklung von Künstlicher Allgemeinintelligenz (AGI) ist die Notwendigkeit, robuste Rahmenbedingungen zu implementieren – Mechanismen, die sicheres und ausgerichtetes Verhalten gewährleisten – zentral für die Agenden führender KI-Organisationen geworden. Das Konzept des „Superalignment“ bezieht sich auf Strategien und technische Lösungen, die darauf abzielen, die Ziele und Handlungen von AGI-Systemen zuverlässig mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen, auch wenn diese Systeme die menschliche Intelligenz übertreffen. Dieser Abschnitt untersucht die Hauptakteure und ihre strategischen Initiativen im Rennen, die Zukunft von AGI durch Superalignment zu sichern.

• OpenAI: OpenAI hat sich an die Spitze der AGI-Sicherheitsforschung gestellt. Im Juli 2023 hat es das Superalignment-Team gegründet und 20 % seiner Rechenressourcen dafür zugewiesen, die grundlegenden technischen Herausforderungen der Ausrichtung von superintelligenter KI zu lösen. Ihr Ansatz umfasst skalierbare Aufsicht, automatisierte Ausrichtungsforschung und robustes adversariales Testen. OpenAIs Veröffentlichungen dokumentieren laufende Arbeiten im Bereich des Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) und Interpretierbarkeitstools.
• DeepMind (Google DeepMind): DeepMind’s Forschung betont skalierbare Ausrichtungstechniken wie rekursive Belohnungsmodellierung und Debatte, um sicherzustellen, dass fortschrittliche KI-Systeme überwacht und korrigiert werden können, selbst wenn sie menschliche Expertise überschreiten. Ihre Agenda zur KI-Sicherheit umfasst auch Interpretierbarkeit, Robustheit und die Entwicklung von „Constitutional AI“-Rahmenwerken.
• Anthropic: Anthropic’s Constitutional AI-Ansatz kodiert explizite ethische Prinzipien in das KI-Training, mit dem Ziel, Modelle zu schaffen, die sich selbst korrigieren und über Sicherheit nachdenken können. Ihre Claude 3-Modellfamilie integriert diese Rahmenbedingungen, und Anthropic setzt sich aktiv für branchenweite Sicherheitsstandards ein.
• Microsoft und Partnership on AI: Microsoft, ein großer Investor in OpenAI, hat sein eigenes AI, Ethics, and Effects in Engineering and Research (AETHER)-Komitee gegründet und arbeitet mit der Partnership on AI zusammen, um bewährte Praktiken, Transparenz und externe Prüfungen zu fördern.

Im gesamten Sektor verfolgen diese Organisationen eine mehrgleisige Strategie: technische Forschung zur Ausrichtung, Transparenz und Interpretierbarkeit, Red-Teaming und adversariales Testen, sowie die Entwicklung branchenweiter Governance-Rahmen. Während die Fähigkeiten von AGI „gottgleiche“ Niveaus erreichen, intensiviert sich das Rennen, effektive Rahmenbedingungen für Superalignment zu schaffen, wobei Milliarden in Finanzierung und globale politische Aufmerksamkeit auf diese existentielle Herausforderung gerichtet sind (Nature).

Prognostizierte Expansion und Investitionen in AGI-Superalignment

Der rasche Fortschritt in der Künstlichen Allgemeinintelligenz (AGI) hat den Fokus auf Superalignment-Strategien intensiviert – robuste Rahmenwerke und technische Rahmenbedingungen, die sicherstellen sollen, dass immer leistungsfähigere KI-Systeme mit menschlichen Werten und Sicherheitsimperativen in Einklang stehen. Mit der Beschleunigung von Investitionen in AGI wird die prognostizierte Expansion der Forschung und Umsetzung von Superalignment zunehmend zu einem zentralen Anliegen für sowohl Branchenführer als auch Gesetzgeber.

Im Jahr 2023 kündigte OpenAI eine bedeutende Initiative an, um das Superalignment-Problem anzugehen, und verpflichtete 20 % seiner verfügbaren Rechenressourcen für diesen Aufwand über die nächsten vier Jahre (OpenAI). Diese Entscheidung signalisiert einen breiteren Branchentrend: Führende KI-Labore widmen erhebliche Ressourcen der Entwicklung von skalierbarer Aufsicht, Interpretierbarkeitstools und robusten Trainingsprotokollen, die das Verhalten von AGI auch dann einschränken können, wenn die Fähigkeiten die menschliche Intelligenz übertreffen.

Nach einem aktuellen McKinsey-Bericht wird die globale Investition in Forschung zur KI-Sicherheit und -Ausrichtung voraussichtlich bis 2027 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 28 % zunehmen, was die allgemeinen Ausgaben für die KI-Forschung und -Entwicklung übertrifft. Dieser Anstieg wird sowohl durch private Initiativen als auch durch öffentliche Mittel angetrieben, wobei Regierungen in den USA, der EU und China spezifische Programme zur Behandlung der AGI-Sicherheit und -Governance starten (Weißes Haus; Europäische Kommission).

• Technische Rahmenbedingungen: Die Forschung intensiviert sich in Bezug auf skalierbare Aufsichtmechanismen, wie rekursive Belohnungsmodellierung und konstitutionale KI, die sicherstellen sollen, dass AGI-Systeme überwacht und korrigiert werden können, selbst wenn sie sich selbst verbessern (Anthropic).
• Robustheit und Interpretierbarkeit: Investitionen fließen in Tools, die die Entscheidungsfindung von AGI transparenter und widerstandsfähiger gegen adversarielle Manipulation machen, wobei Startups und akademische Labore zusammenarbeiten, um neue Techniken zur Interpretierbarkeit zu entwickeln (DeepMind).
• Politik und Governance: Regulatorische Rahmenbedingungen werden entworfen, um Sicherheitsbewertungen und „Red Teaming“ fortgeschrittener KI-Modelle vor der Bereitstellung vorzuschreiben, wobei der EU KI Act und US-Präsidentenerlasse frühe Präzedenzfälle schaffen (EU KI Act).

Mit dem Fortschritt in der AGI sind die Strategien zur Superalignment nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern auch ein Magnet für Investitionen und sektorübergreifende Zusammenarbeit. Die nächsten fünf Jahre werden voraussichtlich eine dramatische Steigerung sowohl der Finanzierung als auch der regulatorischen Aufsicht zeigen, während die Beteiligten darum ringen, die notwendigen Rahmenbedingungen für eine sichere AGI-Zukunft zu schaffen.

Geografische Hotspots und politische Ansätze zur AGI-Sicherheit

Mit der Beschleunigung der Entwicklung von Künstlicher Allgemeinintelligenz (AGI) entstehen geografische Hotspots wie die Vereinigten Staaten, China, die Europäische Union und das Vereinigte Königreich, die sowohl in Innovation als auch in der politischen Gestaltung führend sind. Diese Regionen prägen aktiv die globale Diskussion über AGI-Sicherheit und konzentrieren sich insbesondere auf „Superalignment“ – die Herausforderung, sicherzustellen, dass hochleistungsfähige KI-Systeme im Einklang mit menschlichen Werten und Interessen bleiben, auch wenn sie die menschliche Intelligenz übertreffen.

Vereinigte Staaten: Die USA sind nach wie vor führend in der AGI-Forschung, wobei große Technologieunternehmen und akademische Institutionen stark in die Ausrichtungsforschung investieren. Im Jahr 2023 gab das Weiße Haus einen Präsidentenerlass zur sicheren, geschützten und vertrauenswürdigen KI heraus, der rigorose Sicherheitstests vorschreibt und die Entwicklung von Standards für das „Red Teaming“ fortschrittlicher KI-Modelle fordert. Das National Institute of Standards and Technology (NIST) entwickelt ebenfalls einen Rahmen für das Risikomanagement von KI, wobei Transparenz und Verantwortlichkeit im Vordergrund stehen.

Europäische Union: Der KI-Gesetzesentwurf der EU, der 2023 vorläufig verabschiedet wurde, ist das erste umfassende KI-Gesetz der Welt. Er führt strenge Anforderungen für „hochrisikobehaftete“ KI-Systeme ein, einschließlich obligatorischer Risikobewertungen, menschlicher Aufsicht und Transparenzpflichten. Das Gesetz behandelt spezifisch Grundmodelle und generative KI und verlangt von Entwicklern, robuste Ausrichtungs- und Sicherheitsmaßnahmen vor der Bereitstellung zu implementieren.

Vereinigtes Königreich: Das Vereinigte Königreich hat sich als globaler Konvergenzpunkt für KI-Sicherheit positioniert und 2023 den ersten globalen AI Safety Summit ausgerichtet. Die Bletchley-Erklärung des Gipfels, die von 28 Ländern unterzeichnet wurde, forderte internationale Zusammenarbeit in der Sicherheitsforschung zu „Frontier AI“, einschließlich Strategien zur Superalignment und der Etablierung gemeinsamer Bewertungsbenchmarks.

China: Chinas Ansatz verbindet die rasche Entwicklung von KI mit zunehmender regulatorischer Aufsicht. Die vorläufigen Maßnahmen zur Verwaltung von generativen KI-Diensten (2023) verlangen von Anbietern, dass KI-generierte Inhalte im Einklang mit „kernen sozialistischen Werten“ stehen und technische Schutzmaßnahmen gegen Missbrauch implementiert werden. China investiert auch in nationale Forschungseinrichtungen zur KI-Sicherheit, um Herausforderungen in der Ausrichtung und Kontrolle zu begegnen.

In diesen Hotspots umfassen die Strategien zum Superalignment Forschungsanstrengungen zur Interpretierbarkeit, skalierbare Aufsicht, adversariales Testen und die Entwicklung von „constitutional AI“-Rahmenwerken. Während sich die Ansätze unterscheiden, gibt es ein wachsendes Einvernehmen über die Notwendigkeit internationaler Zusammenarbeit, robuster Rahmenbedingungen und kontinuierlicher Überwachung, um die Zukunft von AGI zu sichern (Nature).

Entwickelnde Paradigmen in AGI-Ausrichtung und Risikominderung

Der rasche Fortschritt der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) hat die Dringlichkeit verstärkt, robuste Ausrichtungsstrategien – gemeinhin als „Rahmenbedingungen“ bezeichnet – zu entwickeln, um sicherzustellen, dass superintelligente Systeme im Einklang mit menschlichen Werten und Sicherheitsanforderungen handeln. Da AGI der menschlichen Intelligenz näher kommt oder diese übertrifft, werden traditionelle Ausrichtungstechniken möglicherweise unzureichend, was die Entwicklung neuer Paradigmen erforderlich macht, die zusammenfassend als „Superalignment“ bezeichnet werden.

Superalignment konzentriert sich auf die Ausrichtung von KI-Systemen, die wesentlich leistungsfähiger sind als ihre Schöpfer, und adressiert das Risiko, dass solche Systeme Ziele verfolgen könnten, die mit menschlichen Interessen nicht übereinstimmen. Im Jahr 2023 startete OpenAI ein engagiertes Team für Superalignment, was die Anerkennung des Feldes hervorhebt, dass aktuelle Methoden – wie das Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) – möglicherweise nicht auf superintelligente Agenten skalierbar sind. Die Initiative von OpenAI zielt darauf ab, die grundlegenden technischen Herausforderungen des Superalignment innerhalb von vier Jahren zu lösen und betont skalierbare Aufsicht, automatisierte Ausrichtungsforschung und Interpretierbarkeit.

Wichtige Strategien, die im Paradigma des Superalignments emerging, umfassen:

• Skalierbare Aufsicht: Entwicklung von Mechanismen, die es weniger fähigen Menschen ermöglichen, leistungsfähigere KI-Systeme zuverlässig zu überwachen. Dazu gehören rekursive Belohnungsmodellierung und debattenbasierte Ansätze, bei denen KIs die Ausgaben anderer KIs kritisieren, um Fehler oder Fehlanpassungen aufzudecken (Anthropic).
• Automatisierte Ausrichtungsforschung: Verwendung von KI zur Unterstützung ihrer eigenen Ausrichtung, beispielsweise durch die Generierung von Trainingsdaten, Bewertung der Sicherheit oder sogar Vorschläge neuer Ausrichtungstechniken (DeepMind).
• Interpretierbarkeit und Transparenz: Fortschritte bei Tools zur „Öffnung der Black Box“ von neuronalen Netzen, die es Forschern ermöglichen, die Entscheidungsprozesse von KI zu verstehen und vorherzusagen. Jüngste Arbeiten zur mechanistischen Interpretierbarkeit zielen darauf ab, interne Darstellungen mit für Menschen verständlichen Konzepten zu verknüpfen (Alignment Forum).
• Robustheit gegenüber verteilungsmäßigen Veränderungen: Sicherstellen, dass AGI-Systeme auch im Betrieb in neuen oder unvorhergesehenen Umgebungen ausgerichtet bleiben, ein entscheidendes Problem, da superintelligente Agenten auf Situationen stoßen könnten, die weit außerhalb ihrer Trainingsdaten liegen (arXiv).

Trotz signifikanter Fortschritte erkennt das Feld an, dass keine einzelne Lösung wahrscheinlich ausreicht. Stattdessen wird ein mehrschichtiger Ansatz – der technische, Governance- und gesellschaftliche Rahmenbedingungen kombiniert – entscheidend sein, um die Zukunft von AGI zu sichern. Laufende Forschung, interinstitutionale Zusammenarbeit und regulatorisches Engagement sind von entscheidender Bedeutung, um die beispiellosen Risiken, die durch gottgleiche KI-Systeme entstehen, zu adressieren (Nature).

Barrieren überwinden und Potenziale in AGI-Rahmenbedingungen freisetzen

Während die Künstliche Allgemeinintelligenz (AGI) menschliche oder sogar übermenschliche Fähigkeiten erreicht, wird die Notwendigkeit, robuste Rahmenbedingungen zu entwickeln – Mechanismen, die sicherstellen, dass KI-Systeme im Einklang mit menschlichen Werten und Sicherheit agieren – dringlicher denn je. Das Konzept des „Superalignment“ bezieht sich auf Strategien und technische Lösungen, die darauf abzielen, die Ziele und Verhaltensweisen der AGI zuverlässig mit menschlichen Interessen in Einklang zu bringen, selbst wenn diese Systeme unsere eigenen kognitiven Fähigkeiten übertreffen.

Eine der Hauptbarrieren in diesem Bereich ist das sogenannte „Ausrichtungsproblem“, das exponentiell komplexer wird, je leistungsfähiger KI-Systeme werden. Traditionelle Ausrichtungstechniken wie das Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) haben sich in aktuellen großen Sprachmodellen vielversprechend gezeigt, aber ihre Skalierbarkeit auf AGI bleibt ungewiss. So hebt die Forschung von OpenAI hervor, dass während RLHF Modelle in Richtung gewünschter Verhaltensweisen lenken kann, es anfällig für Belohnungshack ist und in neuen Situationen versagen kann.

Strategien zur Superalignment konzentrieren sich jetzt auf mehrere Bereiche:

• Skalierbare Aufsicht: Entwicklung von Methoden, die es Menschen ermöglichen, das Verhalten der AGI effektiv zu überwachen und zu korrigieren, selbst wenn die Argumentation des Systems das menschliche Verständnis übersteigt. Techniken wie rekursive Belohnungsmodellierung und training auf Basis von Debatten werden von Organisationen wie DeepMind untersucht.
• Interpretierbarkeit: Entwicklung von Tools, um die Entscheidungsprozesse der AGI transparent und nachvollziehbar zu machen. Jüngste Fortschritte in der mechanistischen Interpretierbarkeit, wie sie in Anthropics Forschung zu sehen sind, zielen darauf ab, die „Black Box“ von neuronalen Netzen zu öffnen und ein Echtzeit-Überwachung und Eingriff zu ermöglichen.
• Robustheit gegenüber verteilungsmäßigen Veränderungen: Sicherstellen, dass AGI-Systeme sicher und ausgerichtet bleiben, selbst wenn sie in Umgebungen agieren oder Herausforderungen bewältigen müssen, die nicht während des Trainings gesehen wurden. Dies ist ein zentrales Anliegen der AI Alignment Forum-Gemeinschaft.
• Wertlernen: AGI lehren, komplexe, oft implizite menschliche Werte zu inferieren und zu respektieren. Projekte wie Open Philanthropy’s AI Alignment-Initiative finanzieren Forschung zum Wertlernen und zur Korrigierbarkeit.

Trotz dieser Bemühungen bleiben erhebliche Herausforderungen bestehen. Die technische Schwierigkeit des Superalignment, das Risiko von adversarialem Missbrauch und der Mangel an Konsens über globale Governance-Rahmen stellen allesamt bedeutende Hürden dar. Doch mit zunehmenden Investitionen – wie OpenAIs kürzlicher $10 Millionen Superalignment-Initiative – und wachsender Zusammenarbeit in der KI-Sicherheitsgemeinschaft wird der Weg zu einer sicheren AGI klarer, auch wenn noch viel Arbeit vor uns liegt.

Quellen & Referenzen

• Rahmenbedingungen für gottgleiche KI: Strategien zur Superalignment zur Sicherung der Zukunft von AGI
• EU KI Act
• Präsidentenerlass zur sicheren, geschützten und vertrauenswürdigen KI
• Anthropics Forschung
• Partnership on AI
• Nature
• Red Teaming
• AI Alignment Forum
• MIT Technology Review
• DeepMind
• AI, Ethik und Auswirkungen in Technik und Forschung (AETHER)
• Partnership on AI
• McKinsey-Bericht
• Europäische Kommission
• erster globaler AI-Sicherheitsgipfel
• Vorläufige Maßnahmen zur Verwaltung von generativen KI-Diensten
• arXiv
• Open Philanthropy’s AI Alignment