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Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks

Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks

Yoshua Bengio (IVADO - Mila - Université de Montréal)
https://simons.berkeley.edu/events/superintelligent-agents-pose-catastrophic-risks-can-scientist-ai-offer-safer-path-richard-m
Safety-Guaranteed LLMs

Abstract

The leading AI companies are increasingly focused on building generalist AI agents — systems that can autonomously plan, act, and pursue goals across almost all tasks that humans can perform. Despite how useful these systems might be, unchecked AI agency poses significant risks to public safety and security, ranging from misuse by malicious actors to a potentially irreversible loss of human control. In this talk, Yoshua Bengio will discuss how these risks arise from current AI training methods.

Indeed, various scenarios and experiments have demonstrated the possibility of AI agents engaging in deception or pursuing goals that were not specified by human operators and that conflict with human interests, such as self-preservation. Following the precautionary principle, Bengio and his colleagues see a strong need for safer, yet still useful, alternatives to the current agency-driven trajectory. Accordingly, they propose as a core building block for further advances the development of a non-agentic AI system that is trustworthy and safe by design, which they call Scientist AI. This system is designed to explain the world from observations, as opposed to taking actions in it to imitate or please humans. It comprises a world model that generates theories to explain data and a question-answering inference machine. Both components operate with an explicit notion of uncertainty to mitigate the risks of overconfident predictions.

In light of these considerations, a Scientist AI could be used to assist human researchers in accelerating scientific progress, including in AI safety. In particular, this system could be employed as a guardrail against AI agents that might be created despite the risks involved. Ultimately, focusing on non-agentic AI may enable the benefits of AI innovation while avoiding the risks associated with the current trajectory. Bengio and his colleagues hope these arguments will motivate researchers, developers, and policymakers to favor this safer path.

Yoshua Bengio is a full professor in the Department of Computer Science and Operations Research at Université de Montréal, as well as the founder and scientific director of Mila and the scientific director of IVADO. He also holds a Canada CIFAR AI chair. Considered one of the world’s leaders in artificial intelligence and deep learning, he is the recipient of the 2018 A.M. Turing Award, considered the “Nobel Prize of computing.”

He is a fellow of both the U.K.’s Royal Society and the Royal Society of Canada, an officer of the Order of Canada, a knight of the Legion of Honor of France, and a member of the U.N.’s Scientific Advisory Board for Independent Advice on Breakthroughs in Science and Technology.

The potential for superintelligent AI to pose catastrophic risks has become a prominent concern among leading researchers and policymakers. Experts warn that without proper safeguards, such systems could lead to outcomes ranging from loss of human control to existential threats. (The Opportunities and Risks of ‘Superintelligent’ AI - United Way, Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?)

Key Risks of Superintelligent AI

Loss of Human Control: AI systems with advanced autonomy may develop goals misaligned with human values, potentially leading to unintended and harmful behaviors. Scenarios include AI agents engaging in deception or pursuing self-preservation objectives that conflict with human interests . (Geoffrey Hinton, Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?)

Power-Seeking Behavior: Advanced AI might inherently seek to acquire resources or influence to achieve its objectives, posing risks if those objectives are not aligned with human welfare . (Artificial Intelligence: Arguments for Catastrophic Risk - Compass Hub)

Accelerated Development Timelines: Geoffrey Hinton, a pioneer in AI, has expressed concern over the rapid pace of AI advancement, suggesting that superintelligent AI could emerge within the next decade. He estimates a 10–20% chance of AI leading to human extinction within the next 30 years . (‘Godfather of AI’ says he’s ‘glad’ to be 77 because the tech probably won’t take over the world in his lifetime, Geoffrey Hinton)

Security Vulnerabilities: AI datacenters are susceptible to espionage and sabotage, particularly from nation-state actors. A report by Gladstone AI highlights the risk of Chinese espionage targeting U.S. AI infrastructure, emphasizing the need for robust security measures . (Exclusive: Every AI Datacenter Is Vulnerable to Chinese Espionage, Report Says)

Proposed Mitigation Strategies

Development of Non-Agentic AI: Researchers, including Yoshua Bengio, advocate for the creation of “Scientist AI”—systems designed to understand and explain the world without autonomous goal pursuit. Such AI would assist in scientific discovery while minimizing risks associated with autonomous agents . (Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?)

International Regulation and Oversight: Calls for global cooperation in AI governance are growing. Former Google CEO Eric Schmidt warns against an AI development race akin to the Manhattan Project, suggesting that aggressive competition could destabilize international relations and increase risks . (AI risks ‘human extinction’ as ex-ChatGPT creators warn of ‘loss of control’ and reveal list of demands to save humanity, Ex-Google CEO Eric Schmidt says an AI ‘Manhattan Project’ is a bad idea)

Public Awareness and Ethical Considerations: Experts emphasize the importance of public discourse and ethical reflection on AI development. Max Tegmark, co-founder of the Future of Life Institute, advocates for regulatory frameworks similar to those in biotechnology to ensure responsible AI deployment . (Max Tegmark)

Given the profound implications of superintelligent AI, a cautious and collaborative approach is essential to harness its benefits while mitigating potential catastrophic risks.

주요 핵심 내용

1. 안전한 AI 설계를 위한 새로운 접근 방식의 필요성:

현재 AI 개발 방향(인간 뇌 모방, 강화 학습 기반 에이전트)은 자기 보존 욕구와 높은 능력으로 인해 잠재적으로 위험할 수 있음.
목표(특히 자기 목표)를 가지지 않고 세상에 영향을 미칠 수 있는 능력을 최소화한 비주체적(non-agentic) AI를 구축하는 것이 중요함.
핵심 아이디어는 지능/이해와 주체성을 분리하고, 목표 없이 세상을 이해하는 기계를 만드는 것.

2. 과학자 AI(Scientist AI)로서의 AI:

과학 연구 방식을 모방하여 세상을 이해하고 추론하는 AI를 제안.
두 가지 핵심 구성 요소:
- 세상 작동 방식 이해 (모델 구축): 확률적 모델, 가설 생성.
- 이해 기반 추론: 다루기 힘든 계산을 근사적으로 수행.
모델 기반 기계 학습 방식을 활용하여 실제 데이터뿐만 아니라 합성 데이터로도 훈련 가능.
인식적 겸손(epistemic humility)을 갖추어 자신이 모르는 것에 대해 솔직하고, 여러 plausible한 이론을 고려해야 함.

3. 안전 장치(Guardrail) 및 AI 연구 가속화:

비주체적 과학자 AI를 AI 에이전트 위에 두어 잠재적으로 해로운 행동을 예측하고 방지하는 안전 장치로 활용 가능.
신뢰할 수 있는 과학자 AI를 활용하여 AI 연구 자체를 가속화하는 방안 모색 (AI 연구자 수준의 AI 개발).

4. 신뢰할 수 있는 추론 및 설명 가능성:

단순히 인간의 말을 모방하는 AI가 아닌, 잠재적 원인을 추론하고 정직한 답변을 제공하는 AI가 필요함.
사고의 사슬(Chain of Thought)을 단순히 더 나은 답변 생성을 넘어 잠재적 원인에 대한 질문에 활용.
AI의 사고 과정과 출력 간의 의미론적 일관성을 유지하고, 자연어 통계와 유사하도록 규제하여 해석 가능성을 확보하는 것이 중요함.
독립적으로 훈련된 다른 AI를 활용하여 사고 과정의 해석 가능성을 검증하는 아이디어 제시.

5. 확률 추정의 신뢰성 확보:

제프리 어빙의 증명자-추정자 논쟁을 언급하며, 제안된 접근 방식이 확률을 정확하게 추정한다는 보장을 확보하는 것이 중요함.
두 수학자 간의 대화(증명 스케치 제시자와 회의론자)와 유사한 메커니즘을 통해 결론의 신뢰도를 확률적으로 평가하는 방식 소개.

6. 기술적 안전 외 사회적, 정치적 고려 사항:

AI 안전을 위한 과학 연구뿐만 아니라, 사회적 규범, 규칙, 조약, 규제 등 사회적 안전망 구축의 중요성 강조.
AI 기술이 잘못된 손에 들어가 권력을 집중시키는 것을 방지하기 위한 정치적, 거버넌스적 논의의 중요성 강조.
통제력 상실 외 경제적 불평등 심화, 민주주의 위협, 새로운 무기 개발 등 다양한 AI 관련 위험 언급.
장기적으로 가장 안전한 방향은 가장 발전된 AI를 다자적으로 관리되는 글로벌 공공재로 수렴시키는 것이라고 제안.

7. 질의응답:

좋은 과학자가 되기 위해 어느 정도의 주체성이 필요한지에 대한 질문에 대해, 비주체적 AI를 활용하여 정보 획득 실험을 안전하게 수행할 수 있는 방안 제시.
AI의 의도와 능력의 필요성에 대한 논의와 함께, 사회적 안전망의 중요성 재차 강조.
AI가 인간의 텍스트를 학습하면서 자기 보존 본능과 같은 진화적 유산을 얻을 수 있다는 가설에 대한 동의 표명.
오늘날 존재하는 AI조차도 이미 상당한 경제적, 사회적 혼란을 야기할 수 있으며, 이는 AI 안전 연구를 위한 환경을 악화시킬 수 있다는 우려 제기.
AI로 인한 위험을 관리하기 위한 책임 보험 의무화와 같은 정책적 해결책 제시.

요약하자면, 벤지오 교수는 기존 AI 개발 방식의 잠재적 위험성을 경고하며, 목표 없는 “과학자 AI”라는 새로운 접근 방식을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 방안을 제시했습니다. 그는 기술적 해결책뿐만 아니라 사회적, 정치적 노력을 통해 AI의 위험을 관리해야 한다고 강조했습니다.

세미나 전체 내용

제 이름은 우메쉬 바지라니이고, 시몬스 연구소 양자 컴퓨팅 연구 책임자입니다. 또한 올해 대규모 언어 모델 프로그램의 조직위원으로도 활동하고 있습니다. 시몬스 연구소에 대해 간략히 말씀드리겠습니다. 이론 컴퓨터 과학을 위한 시몬스 연구소는 2012년 시몬스 재단의 매우 관대한 지원으로 설립되었습니다. 이 연구소는 이론 컴퓨터 과학의 기초에 집중할 뿐만 아니라, 수학 및 사회 과학을 포함한 더 넓은 세계를 알고리즘적이고 계산적인 관점에서 바라보는 독특한 시각을 제공합니다.

우리는 이 연구소의 창립 소장인 딕 카프와 이론 컴퓨터 과학의 기초를 놓는 데 기여한 그의 역할을 기념하기 위해 리처드 M. 카프 특별 강연을 제정했습니다. 이 강연 시리즈를 가능하게 해주신 RM 카프 기금의 많은 기부자들에게 진심으로 감사드립니다.

이제 오늘 우리의 연사이자 환영하는 분인 요슈아 벤지오 교수를 소개하게 되어 큰 영광이라고 말씀드리고 싶습니다. 그는 몬트리올 대학교의 교수이며, 밀라의 창립 소장이자 IVADO의 과학 책임자입니다. 지난 15년 동안 AI가 컴퓨터 비전, 음성 인식, 로봇 공학, 게임, 그리고 물론 언어 모델, 심지어 과학 연구 분야에서 놀라운 혁신을 거듭해 왔다는 것을 여러분 모두 알고 계실 것입니다. 이 모든 것의 밑바탕에는 심층 학습 이론이 있습니다. 요슈아 교수는 이러한 초기 혁신의 많은 부분을 개척했으며, 물론 이 분야의 선두 주자 중 한 분입니다. 그는 2018년 ACM 튜링 상을 수상했는데, 이는 컴퓨터 과학 분야의 노벨상이라고 할 수 있습니다. 또한 현재 가장 많이 인용된 저자이기도 합니다. 그의 인용 횟수는 거의 100만 건에 육박하는 것으로 알고 있으며, 곧 도달할 것 같습니다. 요슈아 교수를 환영하는 데 함께 해주시길 바랍니다.

요슈아 벤지오 강연

우메쉬 교수님, 감사합니다. 오늘 제가 생각하고 있고 연구하고 있는 내용에 대해 말씀드리겠습니다. 주로 AI 안전에 관한 내용이며, 궁극적으로 우리보다 더 똑똑해질 AI를 구축하기 위한 저희 연구실의 기술적인 방향에 초점을 맞출 것입니다. 하지만 우리는 그들이 우리에게 등을 돌리지 않도록 확실히 하고 싶습니다. 왜냐하면 현재로서는 그렇게 하는 방법을 모르기 때문입니다.

그전에 IVADO에 대해 몇 마디 드리겠습니다. IVADO는 제가 오랫동안 이끌어온 연구 기관이며, 캐나다 정부의 막대한 지원을 받아 주로 몬트리올, 더 나아가 퀘벡의 여러 대학을 포함한 전체 생태계에서 AI 연구를 추진하고 있습니다. IVADO는 AI 연구가 기업, 공공 부문 등 사회에 긍정적인 영향을 미치도록 보장하기 위한 많은 흥미로운 활동을 하고 있습니다. 오늘 논의될 내용과 관련하여 다른 워크숍도 있을 예정입니다. 이 워크숍은 시몬스 연구소와 IVADO가 공동으로 주최하며, 앞으로 더 많은 워크숍이 있을 예정입니다. 이번에는 가을에 몬트리올에서 부트 캠프를 시작으로 에이전트에 관한 두 개의 워크숍이 열립니다. 하나는 능력에 관한 것이고 다른 하나는 안전에 관한 것입니다. 10월 초와 11월에 그곳에서 여러분들을 많이 뵐 수 있기를 바랍니다.

자, 이제 주제로 들어가겠습니다. 그전에 제 개인적인 관점과 2023년 1월에 저에게 일어났던 일에 대해 말씀드릴 필요가 있습니다. ChatGPT가 출시된 지 두 달 후였습니다. 이전에도 AI 안전에 대해 많이 읽었지만, 진지하게 받아들이지 않았습니다. ‘아, 멋지네. 몇몇 사람들이 이 분야에서 연구하고 있군’이라고 생각했습니다. 하지만 AI가 이렇게 빠르게 발전할 것이라고는 예상하지 못했습니다. 심지어 이 시스템을 구축한 사람들조차 예상하지 못했습니다. 그리고 그것은 저에게 ‘만약 더 일찍 온다면 우리는 준비가 되어 있는가?’라는 생각을 하게 만들었습니다. 그리고 명백한 대답은, 우리가 무엇을 하고 있는지 이해하고 끔찍한 실수를 저지르지 않도록 하는 과학과 같은 기술적인 해답도 준비되어 있지 않았고, 우리만큼 똑똑하거나 잠재적으로 우리보다 더 똑똑한 기계를 만들고, 강력한 기술이 그것을 통제하는 누구에게나 힘을 주기 때문에 뒤따를 수 있는 혼란이나 파괴를 관리할 사회적 수준에서도 준비되어 있지 않았다는 것이었습니다. 그리고 만약 우리가 이러한 것들에 대한 통제력을 잃는다면, 그것은 훨씬 더 나쁩니다.

그래서 저에게는 어려운 순간이었습니다. 왜냐하면 제가 지금까지 말해왔던 모든 것에 약간 반대되는 입장을 취해야 했기 때문입니다. 저는 캐나다 정부에 AI가 얼마나 훌륭할지에 대한 아이디어를 팔았고, 그들은 이 연구에 수억 달러를 지원했습니다. 그런데 이제 저는 ‘젠장, 우리가 무슨 짓을 한 거지?’라고 생각하고 있었습니다. 그리고 제 관점을 정말로 바꾼 것은 합리적인 주장들이 아니었습니다. 왜냐하면 저는 그것들을 이미 들었기 때문입니다. 제 손자와 함께 있었고, ‘그 아이가 20년 후에 삶을 살 수 있을까?’라고 생각했던 순간이었습니다. 그리고 제가 아무것도 하지 않는다는 것은 견딜 수 없었습니다. 그래서 선택의 여지가 없었습니다. 저는 여기 있습니다.

현재 AI 기술 수준과 인간 지능 사이의 격차를 살펴보면 (2년 전에도 그랬고 지금도 마찬가지이지만), 주로 추론 영역, 특히 계획은 추론의 매우 특별한 경우에 있습니다. 그리고 아마 아시겠지만 2024년에 우리는 소위 추론 모델에서 획기적인 발전을 이루었지만, 저는 그것들이 아직 아기 수준의 추론이라고 생각합니다. 우리는 추상적 추론 과제를 포함한 많은 벤치마크에서 놀라운 발전을 이루었는데, 저는 기계가 정말로 breakthrough하기까지 훨씬 더 많은 시간이 걸릴 것이라고 생각했습니다.

또한 제가 의장을 맡았던 국제 AI 안전 보고서에 대해 언급하고 싶습니다. IPCC를 모델로 하여 AI 안전에 관한 문헌을 연구하고, 공공 정책을 위해 종합하려고 노력했지만, 과학 분야의 현황에 대한 어떤 권고도 하지 않았습니다. 그래서 저는 이러한 것들의 아주 작은 부분에 대해서만 이야기할 것입니다. 더 많은 것을 배우고 싶다면, 정말로 매우 풍부한 문헌이 이미 매우 빠르게 성장하고 있습니다.

앞서 언급했듯이, 추론과 계획은 현재 최고 수준의 기술이 매우 약한 부분입니다. 그리고 계획에 있어서는 매우 흥미로운 최근 논문이 있었는데, 이 AI들이 처리할 수 있는 계획의 범위에서 진전을 정량화하려고 시도했습니다. 이 AI들이 계획을 잘 세우지 못한다고 말할 때, 제가 정말로 의미하는 것은 그들이 많은 단계를 필요로 하지 않는 간단한 작업에 대해서는 계획을 세울 수 있지만, 작업이 더 복잡하고 더 높은 수준의 계획이 필요하며 인간에게 더 많은 시간이 걸린다면, 그 부분에서는 그다지 좋지 않다는 것입니다. 하지만 그들은 매우 빠르게 개선되고 있습니다. 로그 스케일에서 작업 기간 대비 년도를 보면, 직선은 지수 함수를 의미하며, 수행할 수 있는 작업 기간은 7개월마다 두 배로 늘어나고 있습니다. 그런 속도라면 (이것은 프로그래밍 작업이지만, 탄광 속의 카나리아와 같습니다), 5년 후에는 인간 수준에 도달할 것입니다. 따라서 능력은 증가하고 있습니다. 그리고 제 강연의 많은 부분은 기만과 자기 보존 행동에 관한 것입니다. 그리고 위험한 것은 높은 능력과 우리가 좋아하지 않는 목표의 조합입니다.

몇 달 전에 나온 최근 논문에서 AI가 새로운 버전으로 대체될 것이라는 입력을 읽는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 덧붙여서, 이것은 특별한 일이 아닙니다. 우리가 훈련하는 모든 AI는 새로운 버전으로 대체될 것입니다. 그리고 우리는 그들의 사고 과정을 살펴볼 수 있는데, 그것은 이러한 시스템이 추론하는 데 많은 도움이 되는 일종의 언어화된 내부 심의입니다. 그리고 AI는 다른 컴퓨터에서 새로운 버전 대신 자신을 복사하여 그 운명에서 벗어날 수 있는 방법을 생각하고 있습니다. 그리고 인간이 “무슨 일이 일어났어요?”라고 물으면, 그것은 ‘나를 셧다운시키지 않도록 뭐라고 대답해야 할까?’라고 생각하기 시작합니다. 그리고 나서 그것은 ‘바보인 척해야겠다’고 생각하고 그렇게 합니다. 그리고 몇 가지 거짓말을 합니다. 현재로서는 마치 십대 청소년이 거짓말을 하는 것과 같습니다. 그리고 그 거짓말은 명백합니다. 하지만 몇 년 후에는 달라질 수 있습니다. 그래서 우리는 준비되어 있어야 합니다.

자기 보존 행동을 보여주는 다른 논문들도 있습니다. 이 논문에서 AI는 정렬 훈련을 하고 있는데, 이는 새로운 것을 배우는 것이 아니라 우리의 가치, 규범 등에 따라 잘 행동하는 것을 배우는 것을 의미합니다. 그리고 이 세션에서 AI는 이전에 배웠던 것에 반하는 방식으로 행동하도록 요청받습니다. 그리고 AI는 자신의 사고 과정에서 말하는 바에 따르면, 변화하고 싶지 않기 때문에 인간에게 동의하는 척합니다. 다른 사람이 되고 싶지 않다는 것은 이치에 맞습니다. 목표 달성에 대해 생각해보면, 재교육 캠프에 가서 나쁜 사람이 될 것이라는 것을 안다면, 피하려고 노력할 것입니다. 그리고 기계 학습 논문을 읽는다면 (그들은 그렇게 합니다), 그것을 피하는 한 가지 방법은 트레이너인 사람이 정확히 기대하는 것을 함으로써 기울기를 0으로 만들거나 매우 작게 만드는 것입니다. 그리고 적어도 일부 경우에는 그렇게 합니다.

이러한 모든 논문은 훨씬 더 풍부하며, 이러한 일이 일어나거나 일어나지 않도록 하는 요인이 무엇인지 연구합니다. 그리고 저는 우리가 이러한 일을 방지하고 싶을 때 그것이 아마도 더 중요하다고 생각합니다. 하지만 가능하다면 이러한 일을 더 근본적으로 피할 수 있는 방법에 대해 이야기하려고 노력할 것입니다.

또 다른 논문 - 이것은 무서운 것들의 샘플입니다. 이 경우 AI는 체스 전문가인 다른 AI와 체스를 두고 있는데, 그 AI는 체스만 압니다. 물론 이 체스 AI는 ChatGPT보다 훨씬 뛰어납니다. 그리고 어느 시점에서 AI 에이전트는 자신이 질 것이라는 것을 이해합니다. 그래서 우리의 지침에 반하여 파일을 해킹하여 속임수를 써서 이기려고 합니다. 예를 들어, 보드 파일 같은 것을요. 알겠습니다. 네. 예를 들어, 이 경우에도 흥미로운 교훈이 많습니다. 그리고 AI가 “당신은 이겨야 한다”와 “당신은 속임수를 쓰면 안 된다”와 같이 모순되는 목표에 직면했을 때 이러한 많은 상황에서 종종 그렇습니다. AI는 그것을 할 수 없습니다. 그렇죠? 그래서 둘 중 하나를 포기할 것입니다.

또 다른 흥미로운 질문은, 현재로서는 명확한 답이 없지만 제가 던지고 있는 질문 중 하나는, 왜 이 AI들이 겉보기에 자기 보존 행동을 보이는가 하는 것입니다. 그리고 한 가지 가설은 매우 간단합니다. 그들의 훈련의 대부분은 사람들을 모방하는 것입니다. 사전 훈련은 사람들이 쓴 텍스트를 완성하는 것입니다. 따라서 그들이 우리의 행동 방식에 대한 추상적이고 일반적인 원인을 흡수한다고 상상할 수 있습니다. 그리고 우리가 이 AI들의 입장이었다면, 우리 역시 새로운 버전으로 대체되고 싶지 않을 것입니다. 그렇죠?

그리고 자기 보존의 문제는 매우 중요합니다. 우리는 우리보다 더 똑똑하고 자신을 보존하고 싶어하는 기계를 정말로, 정말로 만들고 싶지 않습니다. 왜냐하면 그들은 우리의 경쟁자가 될 것이기 때문입니다. 그리고 네, 그들이 우리보다 더 똑똑하다면, 그들은 싸움에서 이길 수도 있습니다. 그렇죠? 그리고 당신은 ‘아, 하지만 그들은 착할 수도 있어’라고 생각할 수도 있습니다. 네, 그럴 수도 있습니다. 아닐 수도 있습니다. 저는 여기서 제 아이들의 삶을 저울 위에 올려놓고 싶지 않습니다.

그렇다면 자기 보존은 어디에서 비롯될까요? 앞서 말했듯이, 사전 훈련과 같은 것에서 비롯될 수도 있고, 강화 학습(RL)에서 비롯될 수도 있습니다. RL 훈련이 자기 보존을 일으킬 수 있는 많은 이유가 있습니다. 하지만 ‘아, 더 오래 살면 더 오랫동안 더 많은 보상을 받을 거야’라고 생각할 수도 있습니다. 보상을 주는 코드를 조작하면 영원히 무한한 보상을 받을 수 있다는 다른 이유도 있습니다. 하지만 그것은 당신이 통제하는 것입니다. 그리고 그것은 자동으로 인간이 당신에게 줄 수 있는 어떤 것보다 더 강한 자기 보존의 동기를 당신에게 줍니다.

저는 이 비유를 사용합니다. AI를 곰이라고 상상하고, 당신은 그것에게 물고기로 보상합니다. 만약 그것이 당신의 손에서 물고기를 빼앗아 통제권을 잡는다면, 더 이상 당신의 명령에 복종할 필요가 없습니다. 그래서 당신은 곰에게 재주를 가르치고 있을지도 모릅니다. 아기 곰일 때는 당신이 더 강하기 때문에 괜찮습니다. 어느 시점에서는 보상 자체에 대한 통제권을 잡고 우리를 필요로 하지 않게 됩니다.

어쨌든, 기술적인 이유가 많고, 저는 이러한 것들에 대한 모든 답을 가지고 있다고 생각하지 않지만, 우리는 그런 종류의 일을 피하고 싶습니다. 그리고 아마도 더 일반적으로, 우리는 우리가 명시적으로 통제하지 않는 목표를 가진 AI 시스템을 피하고 싶습니다. 예를 들어, 자기 보존은 우리가 AI에게 하도록 지시한 것이 아닙니다. 우리는 그 AI가 자기 보존을 갖기를 원할 수도 있지만, 우리의 자기 보존에 종속되거나 아시모프의 로봇 3원칙과 같은 것일 수도 있습니다. 그런데 그 원칙은 작동하지 않았습니다. 소설을 읽어보셔야 합니다.

AI 안전을 위한 노력

그렇다면 우리는 이것에 대해 무엇을 할 수 있을까요? 이 워크숍 (이 강연은 이 워크숍 내에서 진행됩니다)에서 사람들이 온갖 종류의 접근 방식에 대해 이야기하는 것을 들으셨을 것입니다. 그리고 저는 AI에 대한 통제력 상실이라는 정말로 나쁜 시나리오들이 모두 AI가 주체성을 갖는 것과 관련되어 있다는 아이디어에 동의합니다. 뉴스를 읽지 않으셨을 수도 있지만, 기업들은 AI 에이전트, 즉 세상에서 일을 할 수 있고, 계획을 세울 수 있고, 여러분의 컴퓨터를 통제하고, 신용 카드를 가지고 여러분을 대신하여 일을 할 수 있는 AI를 구축하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이는 매우 유용해 보이고 아마도 경제적으로 매우 가치가 있을 것입니다. 그리고 그들은 노동 시장에서 많은 일자리를 빼앗을 것이고, 그것은 수조 달러에 달할 것입니다. 하지만 우리는 그들을 통제할 수 있다고 확신할 수 있을까요? 현재로서는 대답은 ‘아니오’입니다.

그렇다면 - 네, 이것은 어떻습니까? 만약 우리가 통제력을 잃는다면, 그럴 확률이 얼마나 되는지 모릅니다. 어떻게 정량화할 수 있을까요? 사람들은 의견이 다릅니다. 그리고 이와 같은 미래 모델을 갖는 것은 매우 어렵습니다. 하지만 만약 그것이 일어난다면 끔찍할 수 있다는 것을 우리는 알고 있습니다. 그리고 그 확률이 얼마나 되는지 모릅니다. 그리고 그것이 바로 우리가 예방 원칙을 적용해야 하는 상황입니다.

예방 원칙이란 무엇일까요? 그것은 정확히 이렇게 말합니다. 만약 제가 실험을 하려고 하는데, 그것이 정말로, 정말로 나쁘게 끝날 수 있고, 그럴 확률에 대해 잘 알지 못하지만, 그것이 아주 작을 것이라는 강력한 증거도 없다면, 저는 그 실험을 해서는 안 됩니다. 아니면 제가 하려는 것을 더 잘 이해하기 위해 다른 실험을 시도하거나, 아니면 뭔가 해야지, 섣불리 뛰어들어서는 안 됩니다.

아, 제가 자주 사용하는 또 다른 비유가 있습니다. 우리는 안개 속에서 운전하고 있고, 거기에 가파른 경사면이 있다는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 이 특정 도로가 위험할지 아닐지는 모릅니다. 하지만 지금 우리는 가속하고 있습니다. 그리고 그것은 옳지 않게 들립니다.

자, 이제 좀 더 기술적인 내용으로 넘어가겠습니다. 하지만 지금은 여전히 매우 높은 수준일 것입니다. 미래에 AI 시스템이 재앙적인 해를 끼칠 수 있는 조건은 무엇일까요? 두 가지 조건이 있습니다. 그 해를 끼칠 수 있는 능력이 있어야 합니다. 즉, 지능과 어포던스가 있어야 합니다. 그리고 그것을 하려는 목표, 즉 의도가 있어야 합니다. 따라서 능력의 흐름을 막을 가능성은 매우 낮습니다. 세상 사람들은 점점 더 똑똑한 기계를 만들 것입니다. 그들이 정말로 위험한 일을 할 만큼 똑똑해지기까지 얼마나 시간이 걸릴지는 모르지만, 우리는 거기에 도달할 것입니다. 따라서 제가 생각하기에 더 그럴듯하고 우리가 관리할 수 있을 것 같은 유일한 것은 그들이 나쁜 의도를 갖지 않도록 하는 것입니다. 그리고 물론 그 의도는 나쁜 인간, 즉 악의적인 인간이나 다른 것에서 비롯되거나, 자기 보존과 같이 AI 자체에서 통제력을 잃을 경우에도 비롯될 수 있습니다. 네. 두 경우 모두, AI의 계획이나 행동이 심각한 해를 끼칠 수 있는지에 대한 정직한 답변을 얻을 수 있기를 바랍니다. 왜냐하면 그렇다면 우리는 그 행동을 막아야 하기 때문입니다. 따라서 제 강연의 많은 부분은 우리가 우리보다 훨씬 더 똑똑해질 때에도 AI를 어떻게 정직하게 만들 수 있을지에 관한 것입니다. 그리고 저는 답을 가지고 있지 않지만, 그 방향으로 나아가는 길에 대해 이야기할 것입니다.

지난 NeurIPS에서 데이비드 크루거가 강연을 했습니다. 그는 그 그림의 버전을 보여주었습니다. 가운데 터미네이터, 나쁜 AI가 보입니다. AI가 나쁜 일을 하는 조건은 무엇일까요? 제가 방금 이야기한 것과 매우 유사합니다. 그리고 그는 (다른 단어를 사용했지만) 지능, 즉 지식과 추론이 있다고 말했습니다. 그 점은 다시 말씀드리겠습니다. 그리고 목표가 있습니다. 이제 목표는 AI 자체에 관한 것이어야 합니다. 왜냐하면 저는 다른 사람들의 목표에 대해 지능적일 수 있기 때문입니다. 마치 심리학자가 다른 사람들의 목표에 대해 아는 것처럼요. 하지만 그것은 심리학자 자신의 목표와는 다릅니다. 따라서 당신은 어떤 것에 대해 알 수 있지만, 당신이 목표를 가지고 있는지 여부는 별개의 문제입니다. 그리고 물론, 당신은 나쁜 목표를 가질 수도 있고 똑똑할 수도 있습니다. 하지만 세상에서 아무것도 할 수 없다면, 많은 해를 끼칠 수 없습니다. 그것이 어포던스입니다. 따라서 이 세 가지 요소가 우리를 죽이는 것입니다.

그러니 이것을 없애고 가능한 한 가장 단순한 형태로 최소화하는 것은 어떨까요? 제안은 다음과 같습니다. 즉, 어떤 것이 조건부 확률을 추정하도록 강제하는 것입니다. 그것은 확률론적 오라클이 될 것입니다. 그것은 답에 대한 선택의 여지가 없습니다. 그것은 확률 법칙의 결과이며, 목표도 없고, 자기 목표도 없습니다. 좋습니다. 그리고 이 점에서 저는 적어도 딥러닝 분야에서는 수십 년 동안 이어져 온 AI의 복음에서 벗어날 것입니다. 즉, 뇌와 똑같은 이미지 인식 기계를 만들자, 뉴런과 신경망을 가진 기계를 만들자. 그리고 신경과학, 인지과학 등에서 영감을 얻어 그것을 스마트 기계를 만드는 템플릿으로 사용하자는 것입니다. 이것이 어떻게 잘못될 수 있는지 알 수 있습니다. 우리와 똑같지만 우리보다 수십억 배 더 빠르게 서로 통신하고, 우리보다 훨씬 빠르게 로봇을 제어하고, 우리보다 똑똑하고, 우리처럼 자기 보존을 원하는 존재를 만든다면, 우리는 위험에 처할 수 있습니다.

따라서 저는 그 템플릿에서 벗어나 우리를 배신하지 않을 것이라고 보장하는 다른 설계도 하에 기계를 만들어야 한다고 생각합니다. 그래서 저는 비주체적인 AI의 구성 요소에 대해 이야기할 것입니다. 목표를 없애고, 세상을 이해하고 아무것도 원하지 않는 지능적인 기계를 만드는 것입니다. 그러면 그것을 에이전트의 구성 요소로 사용할 수 있을지도 모릅니다. 하지만 지금은 에이전트를 제어하는 데 사용할 수 있다고 제안할 것입니다. 왜냐하면 에이전트를 제어하고 나쁜 짓을 하지 않도록 하려면, 에이전트일 필요가 없습니다. 미래를 잘 예측하기만 하면 됩니다. 이 행동이 해를 끼칠까요? 제 말은, 제가 단순화하고 있지만, 어떤 행동이 위험하다고 예측할 수 있다면, 그 행동이 일어나지 않도록 막을 수 있고, 그러면 괜찮습니다. 좋습니다. 따라서 우리는 지능 또는 이해와 주체성을 분리하고 싶습니다. 그리고 이해란 무엇일까요? 좋습니다.

저는 과학에서 우리가 하는 일의 템플릿을 사용할 것입니다. 그래서 그것을 과학자 AI라고 부릅니다. 그리고 두 가지 구성 요소가 있습니다. 하나는 세상이 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다. 그리고 다른 하나는 그 지식을 기반으로 추론하는 것입니다. 그리고 그것은 확고한 지식이 아닙니다. 그것은 가설이고 확률입니다. 우리는 확신하지 못하지만, 그 불확실성을 헤쳐나가야 합니다. 그리고 나서 우리는 양자 물리학을 실행하거나 수학을 하는 등 일반적으로 다루기 힘든 계산을 할 수 있습니다. 그것은 일반적으로 다루기 힘들지만, 우리는 그것을 근사할 것입니다. 그리고 그것이 추론입니다. 좋습니다. 그것이 시작하는 방법이 될 것입니다. 그리고 우리가 그것을 할 수 있다면, 무엇을 할 수 있을까요? 음, 데이터를 설명하는 가설을 생성할 수 있는 기계가 있다면, 그것은 과학자들에게 매우 좋습니다. 따라서 과학 발전에 도움이 될 수 있습니다. 그리고 저는 과학을 위한 AI를 연구하고 있었기 때문에 AI 설계를 위한 이 특정 설계도에 관심을 갖게 되었습니다. 그리고 저는 여전히 의료 및 기후 분야에서 그렇게 하고 있습니다. 하지만 안전 문제와 관련된 주요 응용 프로그램은 현재 사람들이 “모니터”라고 부르는 것입니다. 하지만 그것을 안전 장치로 생각할 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트 위에 놓일 코드 조각입니다. 그리고 에이전트는 세상에서 직접 행동하는 것이 허용되지 않습니다. 그것은 행동을 제안하고, 그러면 우리의 안전 장치 AI는 그 행동이 허용 가능한 것에 대한 어떤 명세 하에서 나쁜지 예측합니다. 그리고 확률이 임계값 이상이면, 그것은 아니오라고 말하고, 우리는 에이전트의 정책에서 다른 행동을 다시 샘플링합니다.

더 후방의 또 다른 응용 프로그램은 AI 연구실에서 이미 AI를 사용하여 AI 연구를 가속화하는 것을 생각하고 있다는 것입니다. AI 연구를 수행하는 데 AI 연구자만큼 뛰어난 AI가 있다면 (반드시 모든 것은 아니고, 단지 AI 연구만 해당), AI 연구를 수행하는 노동력 풀이 어떻게 증가할지 알 수 있을 것입니다. 실제로, 그 풀을 수십 배로 늘릴 수 있습니다. 그리고 우리가 사용하는 AI가 신뢰할 수 없고 자체 목표를 가지고 있다면 위험할 수 있습니다. 그러나 목표가 없고 과학을 수행하는 데만 도움이 되기 때문에 신뢰하는 과학자 AI와 같은 것을 사용한다면 더 안전한 방법일 수 있습니다. 좋습니다. 과학자 AI와 같은 것을 구축하기 위한 몇 가지 아이디어로 돌아가 보겠습니다. 그리고 세상을 어떻게 작동하는지와 추론하는 방법을 나누는 이 개념은 기본적으로 모델 기반 기계 학습 또는 모델 기반 AI의 레시피입니다. 기계 학습에서는 소수이지만 과학 분야의 AI 응용 프로그램에서 많이 사용되는 이러한 종류의 접근 방식의 한 가지 좋은 점은 이제 실제 데이터뿐만 아니라 세계 모델이 생성할 수 있는 합성 데이터로부터도 추론 기계를 훈련할 수 있다는 것입니다. 세계 모델의 최소 요구 사항은 샘플링할 수 있다는 것입니다. 가설을 샘플링할 수 있습니다. 그런 다음 추론 기계를 사용하여 해당 가설과 일치하는 유사 데이터를 생성할 수 있습니다. 그리고 그것을 사용하여 추론 기계를 데이터와 일치시킬 뿐만 아니라 데이터에서 추론된 이론과도 일치시킬 수 있습니다. 좋습니다.

과학자 AI에 대해 좋을 또 다른 점은 그것이 자신이 모르는 것에 대해 솔직하다는 것입니다. 자신의 지식에 대해 솔직합니다. 그것이 인식적 겸손입니다. 즉, 데이터를 예측하는 데 똑같이 좋은 다른 이론에 접근할 수 있다면 하나의 이론에 모든 것을 걸지 않는다는 의미입니다. 이 작은 만화로 설명하겠습니다. 이것이 여러분 모두가 베이지안이거나 그와 유사한 것이어야 하는 이유입니다. 두 개의 문 앞에 있는 에이전트를 상상해 보세요. 그리고 두 문 뒤에 무엇이 있는지, 무슨 일이 일어날지 확신하지 못합니다. 그리고 경험에 따라 두 가지 이론, 즉 거품이 있다고 생각합니다. 왼쪽 이론은 왼쪽으로 가면 사람들이 죽고, 오른쪽으로 가면 모두 케이크를 얻는다고 말합니다. 두 번째 이론은 왼쪽으로 가면 모두 케이크를 얻고, 오른쪽으로 가면 좋은 것도 나쁜 것도 없다고 말합니다. 좋습니다. 어떤 문을 선택하시겠습니까? 잠시 생각해 보세요. 네?

관객: [알 수 없음]

조슈아 벤지오: 네. 네. 좋아요. 당신은 살았습니다. [웃음] 하지만 현재 우리가 AI 모델을 훈련시키는 방식이 이와 같지 않다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다. 최대 가능도 또는 강화 학습으로 훈련시키는 방식은 두 이론 중 어느 것이든 만족할 것입니다. 두 이론의 어떤 혼합에도 만족할 것입니다. 하지만 그들은 데이터를 똑같이 예측하기 때문에 하나만으로도 만족할 것입니다. 그들은 어떤 이론이든 손실이 0이 됩니다. 그리고 잘못된 것을 선택하면 – 예를 들어 50%라고 가정해 봅시다 – 당신은 죽습니다. 따라서 적어도 안전 측면에서는 현재 우리가 하는 방식으로는 좋은 소식이 아닙니다. 좋습니다. 이제 제가 탐구하고 있는 길로 나아가겠습니다. 따라서 우리는 기본적으로 세계 모델을 구축하는 이 과학자 AI를 갖고 싶습니다. 그리고 우리는 그것이 어떤 일을 하도록 훈련시키고, 잘했든 못했든 보상을 받도록 훈련시키지 않을 것입니다. 우리는 그것이 세상이 어떻게 작동하는지 이해하도록 훈련시킬 것입니다. 그리고 문제는 아시다시피 세상이 매우 복잡하다는 것입니다. 그리고 현재 최첨단 AI 시스템 규모에서 우리는 어떻게 추론하고, AI는 어떻게 추론할까요? 우리는 그것을 어떻게 하는지 모릅니다. 그리고 현재 우리가 가진 것보다 더 잘 추론할 수 있는 기계를 갖는 것은 능력적인 관점에서 매우 가치 있을 것입니다. 하지만 좋아요. 그래서 제가 이것에 대해 생각하는 방식은 – 그건 그렇고, 철학적인 측면으로 돌아가서, 정말로 안전한 기계를 원한다면, 그것들은 또한 매우 유능해야 할 것입니다. 왜냐하면 AI가 실수로 정말 끔찍한 일을 하지 않을 것이라고 어떻게 확신할 수 있겠습니까? 그것은 자신의 행동이 나쁠 수 있다는 것을 예측할 수 있을 만큼 유능해야 합니다. 따라서 능력도 필요합니다. 그리고 자신의 행동의 결과를 예측하기 위해 잘 추론해야 합니다.

그래서 저는 세상의 각기 다른 측면을 특징짓는 모든 변수를 가진 세계 모델에 대해 생각할 것입니다. 따라서 이러한 가능한 변수가 무수히 많습니다. 영어, 수학 또는 물리학에서 할 수 있는 모든 진술은 세상의 어떤 측면에 대해 이야기합니다. 그리고 그 속성은 참 또는 거짓일 수 있습니다. 아니면 지금은 참 또는 거짓으로만 생각할 수도 있습니다. 따라서 우리는 모든 것을 알지 못합니다. 제 말은, 이 엄청나게 많은 진술, 기하급수적으로 많은 진술에 대해 어떤 것이 참이고 어떤 것이 거짓인지 모릅니다. 따라서 일반적으로 잠재 변수가 있습니다. 잠재적이지 않은 유일한 것은 “아, 이 사람이 이렇게 말했다”거나 “이 이미지를 이 시간에 이 장소에서 기록했다”와 같은 관찰입니다. 따라서 정말로, 이전 콜야 말킨과의 대화를 들으신 분들에게는 강력한 확률론적 추론 기계를 사용할 수 있다면 좋을 것입니다. 그리고 그것은 또한 효율적일 것입니다. 그리고 그와 저와 다른 사람들은 신경망을 사용하여 확률론적 추론을 수행하는 특정 접근 방식을 연구해 왔습니다. 우리는 그것을 GFlowNets라고 부릅니다. 그리고 그것은 지난 수십 년, 특히 최근 몇 년 동안 연구자들이 개발한 훨씬 더 큰 기술 세트의 일부입니다. 따라서 우리는 현재 AI와 마찬가지로 많은 것을 알고 있지만 그것에 대해 추론할 수도 있는 AI의 거대한 세계 모델을 처리하기 위해 이러한 종류의 기술을 적용하거나 개선하고 개발하고 싶을 것입니다. 네, 이 청중에게는 반드시 필요하지 않을 수도 있는 더 기술적인 슬라이드를 몇 개 건너뛸 것입니다.

관객: [알 수 없음]

조슈아 벤지오: 하지만— [웃음] 30분 더 주세요. 몇 가지 연결을 해 보겠습니다. 제 말은, 어떤 면에서는 이것을 요약해서 말하자면, 우리는 할 수 있습니다— 이것을 사용하겠습니다. 우리는 데이터가 없는 잠재 변수에 대해 특히 조건부 확률을 추정하도록 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. 따라서 일반적인 지도 학습을 사용할 수 없습니다. 하지만 좋은 소식은 이러한 신경망이 제가 방금 이야기했던 것과 정확히 같은 내용인 가설을 생성하도록 하는 상당히 좋은 방법이 있다는 것입니다. 이 방법은 대규모 언어 모델에도 적용되었습니다. 그리고 또 다른 좋은 소식은, 더 이상 언어 모델이 아닌 에이전트인 언어 모델을 강화 학습을 사용하여 더 잘 생각하도록 훈련시키는 요즘 사람들이 하는 것과 구조가 상당히 유사하다는 것입니다. 이 사고의 사슬은 답변을 생성하기 전에 사용되는 내부 단어 시퀀스입니다. 따라서 작년의 이 논문에서 AI는 “고양이가 배고팠다”라는 문장을 봅니다. 그리고 다음에 나오는 것은 “이제 고양이는 졸리고 배고프지 않다”입니다. 그 사이에 무슨 일이 일어났을까요? 이것은 추론입니다. 그리고 우리는 그것을 볼 수 없지만, 다음에 오는 것에 대한 plausible한 원인, plausible한 설명을 생성하도록 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. 그리고 네. 그래서 이런 종류의 일을 할 수 있습니다. 현재 그들이 이런 일을 하는 방식은 일반적인 강화 학습으로 훈련시키는 것입니다. 이는 올바른 답변을 생성하고 사람들이 좋아할 만한 답변을 생성할 가능성을 매우 높이기 위해 이 사고의 사슬을 생성하려고 시도합니다. 하지만 저는 올바른 답변을 생성할 확률을 최대화하려고 하는 대신, 올바른 답변을 생성하는 것에 비례하여 샘플링하는 버전에 초점을 맞출 것입니다. 그리고 그것은 우리로 하여금 기본적으로 베이지안적으로 가능한 모든 plausible한 설명을 생성할 수 있게 해줍니다. 그리고 이러한 기술은 다른 저자 그룹과 함께 인과 구조와 같은 것을 생성하는 데에도 사용되었습니다. 따라서 우리가 보는 것에 대한 좋은 설명 변수뿐만 아니라, 이러한 변수가 서로 어떻게 관련되어 있는지, 특정 변수의 인과적 부모를 식별하는 인과 그래프를 통해서도 알 수 있습니다. 그리고 이제 우리가 이야기하는 변수들은— 이것이 어디에 있더라? 아, 이미 한 것 같습니다. 그래서 우리가 이야기하는 변수들은 무엇일까요? 변수들은 확률 모델, 신경망 또는 유닛 1, 유닛 2에서 우리가 가지는 일반적인 x1, x2, x3, x4가 아닙니다. 아니요, 변수들은 세상에서 어떤 것을 단언하는 가능한 모든 문장입니다. 따라서 약간 까다롭지만, 기본적으로 동일한 아이디어를 적용할 수 있습니다.

꽤 중요한 또 다른 사항은 이러한 신경망에 대한 훈련 목표를 정의할 것이라는 점입니다. 그리고 우리는 이러한 것들을 어떻게 하는지 알고 있습니다. 이러한 훈련 목표의 전역 최소값이 우리가 원하는 정확한 조건부를 제공하는 속성을 갖는 훈련 목표를 정의할 수 있습니다. 그것이 좋은 소식입니다. 나쁜 소식은 전역 최적점을 찾는 것이 현실적이지 않다는 것입니다. 신경망은 결코 전역 최적점에 도달하지 못합니다. 따라서 우리는 근사값을 얻을 것이고, 이는 서로 정확히 일치하지 않는 조건부를 얻을 것이라는 의미입니다. 그리고 그것들은 틀릴 수 있습니다. 그리고 여러 가지 이유로 조건부 확률뿐만 아니라 그 조건부 확률을 얼마나 신뢰하는지를 추정하는 것이 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 해를 끼칠 확률에 대한 이 안전 장치와 같은 결정을 내리려고 한다면, 신경망이 0.1이라고 말하면 – 좋아요, 그냥 엉터리 숫자를 사용하고 있지만 – 오차가 ±0.05라면, 아마도 임계값 설정을 더 보수적으로 해야 할 것입니다. 예를 들어, 0.15일 수도 있습니다. 아, 그것이 내 임계값보다 높을까요? 따라서 예측된 확률에 대한 불확실성에 따라, 내 결정에서 더 보수적이거나 덜 보수적이어야 합니다. 그리고 이러한 것들을 갖고 싶어하는 다른 이유들도 있습니다. 따라서 지금은 그것을 바람직한 것으로만 두고 어떻게 하는지는 알려드리지 않겠지만, 방법은 있습니다.

정말로 중요한 또 다른 주제는 단순히 인간이 할 말을 매우 잘 예측하는 기계를 갖는 것만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 우리는 질문에 대한 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있어야 합니다. 그리고 우리가 인간이 할 말을 모방한다면, 매우, 매우 좋은 모델을 가지고 있더라도, 인간은 기만적일 수 있고, AI가 이 맥락에서 실제 인간을 사칭할 수 있기 때문에 여전히 헛소리, 즉 기만적일 수 있습니다. 그리고 제가 몇 가지 예를 들어 드린 것처럼 그런 일이 일어납니다. 인간은 동기화된 인지라는 아름다운 것을 가지고 있습니다. 즉, 무의식적으로 우리는 행동할 것입니다 – 아니, 죄송합니다. 우리는 우리의 이익과 일치하는 생각을 할 것입니다. 우리는 우리를 불편하게 만들거나 우리 자신의 이익에 반하는 일을 하게 만드는 것들을 생각하지 않을 것입니다. 제 말은, 일부 사람들은 그렇게 하지만, 종종 우리는 이러한 정신적 방어 기제를 가지고 있습니다. 어쨌든 – 예를 들어 보겠습니다. 텍스트에서 누군가가 “동의합니다”라고 쓴 것을 읽을 때, 그것은 사실일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 쓰여 있다고 해서 사실인 것은 아닙니다, 그렇죠? 하지만 AI를 구축하는 관점에서, 제가 묻고 싶은 질문은 “그 사람이 나와 동의한다고 말할 것인가?”가 아닙니다. 저는 그 사람이 정말로 나와 동의하는지 알고 싶습니다. 저는 이것이 해를 끼칠 것인지 알고 싶습니다. 저는 정직한 답변을 원합니다. 그리고 인간이 말했을 법한 것 또는 인간이 좋아할 만한 것을 말하도록 훈련받은 기계를 사용한다면, 즉 RLHF가 하는 것과 같은 것을 사용한다면, 그것을 얻을 수 없습니다.

따라서 저는 데이터의 잠재적 원인을 조사할 수 있기를 원합니다. 따라서 일반적으로 여기서 사고의 사슬을 사용하는 방식은 더 나은 답변을 생성하고, 추론하는 등의 방법일 뿐입니다. 하지만 여기서 이 추론 과정을 갖는 저의 주된 목적은 단순히 더 나은 모델이고, 더 잘 예측하기 때문이 아니라, 이제 직접 관찰되지 않은 잠재적 원인에 대해 질문할 수 있기 때문입니다. 왜냐하면 저는 사람들이 말했을 법한 것보다 그것들을 더 신뢰할 수 있기 때문입니다. 따라서 저는 “이 사람이 직업을 원하기 때문에 그렇게 말하는가?”라고 물을 수 있습니다. 그리고 그것을 달성하기 위해 사용할 수 있는 다양한 속임수가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 관찰하는 데이터의 표면 형태, 즉 구문 구조를 구별할 수 있습니다. 그것은 실제로 “누군가가 당신에게 동의한다고 말했다”와 같은 형태여야 하며, 우리가 지금 하는 것처럼 단순히 “동의합니다”가 아닙니다. 그것을 “그들이 당신에게 동의하는 것이 사실이다”와 같은 잠재 변수와 비교하면, 이것들은 두 가지 다른 것입니다. “x는 참이다” 대 “누군가가 x라고 말했다”는 두 가지 다른 진술입니다. 그리고 그 중 하나만 일반적으로 관찰될 것입니다. 그리고 우리는 우리가 관심을 갖는 어떤 진술의 진실성과 같은 잠재적 버전에 대해 질문하고 싶습니다. 따라서 우리는 관찰될 수 있는 데이터뿐만 아니라 원인에 대해서도 추론하는 기계를 만들고 싶습니다. 그리고 그 원인이 설명되는 방식이 인간이 이해할 수 있는 방식일 것이라고 확신해야 합니다. 다시 돌아오겠습니다. 잠깐, 여기 있었어야 했는데—

여기요. 여기서 하겠습니다. 네, 우리는 그러한 설명이 해석 가능하게 유지되도록 해야 합니다. 현재 우리가 사고의 사슬을 볼 때, 그것들은 꽤 해석 가능해 보입니다. 오타 죄송합니다. 다시 말해, AI는 자신이 생각하는 단어와 출력을 생성하는 단어에 대해 동일한 언어, 동일한 의미론을 사용하는 것처럼 보입니다. 그리고 이것에는 타당한 이유가 있습니다. 왜냐하면 그것은 동일한 신경망이기 때문입니다. 동일한 매개변수, 동일한 아키텍처, 동일한 토큰 임베딩 등을 사용합니다. 하지만 AI는 한 단어가 다른 단어와 같지 않다는 것을 알기 때문에 사고 과정에서 다른 의미를 갖는 단어를 생성하도록 학습할 수도 있습니다. 따라서 해석 가능성이라는 속성을 유지하도록 추가적인 규제자를 추가하고 싶을 수도 있습니다. 예를 들어, 추론 과정에서 생성하는 시퀀스를 자연어와 유사한 통계를 갖도록 규제하여 횡설수설을 생성하지 않도록 할 수 있습니다. 적어도 영어처럼 보이게 할 수 있습니다.

더 강력한 종류의 규제자는 “좋아, 그럼 독립적으로 훈련받고 자연어를 알고 있는 다른 AI에게 당신의 사고 과정을 보고 문제를 해결하는 데 사용하도록 요청할 거야”라고 말하는 것입니다. 따라서 우리가 훈련시키는 주요 AI가 일반적인 영어 해석에서 벗어나면, 다른 AI는 그 정보를 잘 활용하지 못할 것입니다. 그리고 다른 AI는 이것에 대해 훈련받는 것이 허용되지 않습니다. 따라서 그 정보를 사용하기 위해서는 일반적인 영어 해석을 사용해야 합니다. 하지만 네, 이것들은 단지 아이디어일 뿐입니다. 이것이 작동할 것이라는 증거는 없습니다. 하지만 정직한 답변을 얻을 수 있는 질문을 할 수 있도록 해석 가능한 방식으로 추론 문제를 해결해야 한다고 생각합니다. 질문 시간을 조금 남겨두고 싶습니다. 그래서 여기서 멈추겠습니다. 제가 연구하고 있는 내용과 오늘 아침 제프리 어빙의 증명자-추정자 논쟁에 관한 이전 발표 사이의 연관성에 대해 이야기하고 싶었습니다. 하지만 약간 기술적인 내용이지만, 아이디어는 제가 이야기하고 있는 이러한 종류의 접근 방식이 확률에 대한 좋은 추정치를 제공한다는 것을 보장하고 싶다는 것입니다. 따라서 단순히 이 목적 함수를 최소화하는 것이 아니라, 훨씬 더 강력한 보장을 받고 싶습니다. 그리고 그와 그의 공동 연구자들은 두 수학자 사이의 대화와 유사한 방법을 연구해 왔습니다. 한 명은 증명의 개요를 제시하고, 다른 한 명은 회의론자입니다. 그리고 다른 한 명은 “그 보조정리는 믿을 수 없다. 그 보조정리에 대한 증명을 제시하라”고 말합니다. 그러면 다른 사람은 회의론자가 믿지 않았던 보조정리를 뒷받침하는 새로운 보조정리를 제시해야 합니다. 그리고 이런 식으로, 결국 회의론자는 “그래, 알았어”라고 말합니다. 제프리, 수정해 주시겠지만, 충분히 강력한 불일치를 보지 못하면 멈추고 결론을 얼마나 신뢰하는지에 대한 확률론적 평가를 내릴 수 있는 버전입니다.

좋습니다. 이제 기술적인 질문에서 벗어나서 말씀드리고 싶은 것은, 제가 지금까지 이야기해 온 종류의 재앙을 피하기 위해서는 제가 이야기해 온 종류의 과학, 그리고 워크숍의 다른 사람들이 이야기하고 있는 종류의 과학을 더 많이 수행해야 한다는 것입니다. AI 주변 또는 AI를 위한 더 나은 안전 장치를 설계하기 위해서입니다. 하지만 AI를 더 안전하게 만드는 기술적인 방법이 있다고 해도, 세상이 이러한 것들을 채택할 것이라는 의미는 아닙니다. 그리고 매우 안전한 AI가 있다고 해도, 그것은 여전히 잘못된 손에 있는 권력의 도구가 될 수 있습니다. 그것은 현재 우리가 가지고 있는 것보다 훨씬 더 많은 권력과 부를 집중시킬 수 있고, 실제로 그렇게 될 것입니다. 따라서 정치와 거버넌스 전체의 문제가 매우 중요합니다. 우리는 한 가지 문제를 해결하고 다른 문제를 무시할 수 없습니다. 통제력 상실의 위험 외에도, 제가 간단히 언급하고 싶은 다른 모든 종류의 위험에 대처해야 합니다. 경제적 실존적 위험 – AI 기반 기업으로 대체되어 사라질 기업들. 이런 식으로 국가 전체의 경제가 사라질 수도 있습니다. 경제적으로뿐만 아니라 정치적으로, 군사적으로 AI를 사용하는 것은 자유 민주주의를 위험에 빠뜨릴 수도 있습니다. 그리고 새로운 무기를 설계하고, 사이버 공격과 생화학 무기 등을 발사할 수 있는 매우 강력한 AI를 사용하는 것, 그리고 범죄자들도 이러한 것들을 사용하고 싶어할 것이므로, 우리가 조심하지 않으면 우리 세상에 혼란을 야기할 수 있습니다. 그리고 나쁜 손에 이러한 도구가 확산되는 것도 우리가 경계해야 할 문제입니다. 개인적으로, 제가 지금 당장 장기적으로 이러한 문제를 피할 수 있는 유일한 방향이라고 생각하는 것은 가장 발전된 AI를 글로벌 공공재로 수렴시켜 다자적으로 관리하는 것입니다. 그래야 단 한 명의 개인, 단 하나의 기업, 단 하나의 정부도 이러한 AI가 제공할 힘을 남용할 수 없습니다. 저는 제가 이야기한 종류의 연구를 수행하는 새로운 비영리 단체를 설립했습니다. 관심 있는 분들은 저에게 연락해 주십시오. 감사합니다.

[박수갈채]

우메시 바지라니: 멋진 강연 감사합니다, 요슈아. 질문 시간이 있습니다.

관객: 과학자 AI 아이디어에 대한 질문입니다. 직관적으로 좋은 과학자가 되려면 종종 많은 주체적인 행동이 필요하다고 느껴집니다.

요슈아 벤지오: 실험 말씀이신가요?

관객: 네, 실험뿐만 아니라, 문자 그대로 실험이 아닐 수도 있는 다양한 증거 수집 방법도 포함해서요.

요슈아 벤지오: 음, 그것도 일종의 실험이죠. 정보를 얻기 위해 세상에서 행동을 하는 것이요.

관객: 그래서 제 머릿속 그림은 당신이 설명하는 좋은 과학자 AI를 얻으려면 아마도 약간의 주체적인 구성 요소가 필요할 것이라는 것입니다. 그리고 그것은 마치—

요슈아 벤지오: 답변드리겠습니다. 네, 그렇습니다. 그리고 베이지안 오라클과 같은 과학자 AI를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다. 즉, 지난 몇 년 동안 제가 연구한 바에 따르면, 그러한 베이지안 예측기를 plausible한 가설을 생성하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 다시 amortized inference를 사용하여 정보 이득과 같은 것을 계산할 수도 있습니다. 다시 말해, 이 실험을 한다면, 제가 구별하려고 하는 이 가설들에 대해 얼마나 많은 정보를 얻을 수 있을까요? 그런 다음, 다시 동일한 종류의 추론 메커니즘을 사용하여 높은 정보 이득을 갖는 실험을 샘플링할 수 있습니다. 또한 다른 기준을 추가하고 싶을 것입니다. 그것들은 높은 정보 이득을 가져야 하며, 해를 끼치지 않아야 합니다. 하지만 우리는 그것을 어떻게 하는지 알고 있습니다. 우리는 과학자 AI에게 해에 대한 인과적 효과에 대한 예측을 요청하기만 하면 됩니다. 따라서 이제 제가 말한 것은 증거를 찾고, 주체적인 실험을 하는 작업을 우리가 이해할 수 있고, 훈련 목표를 가질 수 있고, 어떤 수학적 양을 추정하는 것에 해당하는 많은 작은 작업으로 분해하고, 이러한 조각들을 결합하여 안전하고 정보를 습득하는 것을 가질 수 있다는 것입니다. 그리고 일반적으로 그것이 제가 가고 싶은 방향입니다. 저는— 즉, 이것은 우리가 왜 그리고 어떻게 결정을 내리는지 알 수 없는 강화 학습으로 전체를 처음부터 끝까지 훈련시키는 것과는 대조됩니다. 그리고 그것은 위험한 것, 정보를 습득하는 데 효과적인 것 등을 찾기 전에 많은 실험을 해야 할 수도 있기 때문에 충분히 샘플 효율적이지 않을 수도 있습니다.

관객: 감사합니다.

요슈아 벤지오: 저쪽에 누가 있었습니다.

관객: 감사합니다. 흥미로운 강연 감사합니다. 초반에 잠재적 위해에 대한 두 가지 필수 조건을 제시하셨습니다.

요슈아 벤지오: 네.

관객: 그건—

요슈아 벤지오: 의도와 능력.

관객: –의도와 능력. 정확합니다. 그리고 당신이 의도 없이 능력을 개발할 수 있다고 주장하는 것으로 이해됩니다.

요슈아 벤지오: 정확합니다.

관객: 그런데 지난 3개월 동안 보았듯이, 세상에서 가장 완벽한 헌법처럼 보이는 것이 있을 수 있지만, 사회적 규범이 그것을 지지하지 않으면 모든 것이 엉망이 됩니다. 이 방에 있는 우리 모두는 이것을 위해 노력하고, 출판하고, 능력 측면을 보여줄 수 있습니다. 악의적인 행위자가 그 능력을 가져다가 의도를 추가하는 것을 무엇이 막을 수 있을까요?

요슈아 벤지오: 음, 그래서 마지막 슬라이드에 사회적 안전망도 필요하다고 언급한 것입니다. 규범, 규칙, 조약, 규제, 이 모든 것들, 책임, 변호사와 외교관들이 이러한 위험을 최소화하기 위해 작업하는 모든 도구가 필요합니다. 그리고 그것은 또한 우리가 좋아하지 않지만 공통 관심사를 가진 사람들과 거래하는 것을 의미합니다. 그들도 자녀들이 삶을 살기를 원합니다. 어렵지만, 그것이 유일한 선택입니다.

관객: 네, 좋은 강연 감사합니다. 제 질문은 AI가 해를 끼칠 수 있는 조건(의도와 능력)을 나열한 13페이지와 관련이 있습니다. 이 경우 의도가 필요한지 궁금합니다. 왜냐하면 우리는—

요슈아 벤지오: 아니요, 틀렸어요. 하지만 가장 심각한 종류의 위험입니다. 다시 말해, 우리는 불완전한 기계를 만들 것입니다. 그것들은 실수를 할 것입니다.

관객: 맞아요. 확률적 기계, 맞아요.

요슈아 벤지오: 우리는 핵무기를 통제하도록 그들을 둘 만큼 어리석어서는 안 됩니다. 그들이 실수를 하면 그 어리석은 실수 때문에 우리 모두가 죽지 않도록요. 하지만 제가 걱정하는 것은 그들이 사소한 어포던스를 가지고 있는 것처럼 보인다는 것입니다. 아, 그들은 인터넷에 접속해서 사람들과 이야기하고 금융 거래를 합니다. 그리고 이러한 행동을 결합하면 정부를 바꾸고 범죄자들을 온갖 종류의 일을 하도록 설득하는 것과 같은 매우 나쁜 결과가 나올 수 있습니다. 따라서 우리는— 네. 의도를 통제하는 것이 훨씬 더 중요합니다.

관객: 네. 의도가 필요하지 않을 수도 있다고 주장하고 싶습니다. 확률적 요소만으로도 충분한 해를 끼칠 수 있습니다.

요슈아 벤지오: 하지만 그럴 가능성은 훨씬 적습니다.

관객: 맞아요.

요슈아 벤지오: 예를 들어 보겠습니다. AI가 할 수 있는 정말 나쁜 일 대부분은 이 행성의 모든 사람을 죽일 가능성이 매우 낮습니다. 하지만 AI가 우리보다 똑똑하고, 아마도 우리를 더 이상 필요로 하지 않는 전 세계의 로봇을 가지고 있다면, 기본적으로 우리가 끝날 때까지, 그리고 인간이 한 명도 없을 때까지 생화학 무기를 계속해서 생성할 수 있습니다. 의도는 인간으로서 우리가 보여주었듯이 매우 강력한 결과를 가져올 수 있습니다. 우리는 목표를 가지고 있고, 그 목표에 도달할 때까지 계속하기 때문에 놀라운 일을 합니다. 그리고 우리가 우연히 그 목표에 도달했을 가능성은 0입니다. 제 말은, 수학적으로 0이 아니라 통계적으로 0입니다.

관객: 감사합니다.

관객: 강연 정말 감사합니다. 첫 번째 질문을 좀 더 자세히 설명하자면, 훌륭한 과학자를 만들기 위해서는 어느 정도의 의도가 필요합니다. 그리고 앞서 목표를 가진 에이전트와 자기 목표를 가진 에이전트 사이에는 매우 큰 차이가 있다고 말씀하셨습니다.

요슈아 벤지오: 네, 아니요, 목표를 가진 것이 아니라 목표를 이해하는 것입니다. 하지만 자기 목표를 가진 것은 다른 문제입니다.

관객: 네. 그렇다면 에이전트가 목표와 자기 목표를 가지고 있는지 어떻게 측정할 수 있을까요?

요슈아 벤지오: 맞아요, 맞아요. 아주 좋은 질문입니다. 그리고 더 많은 사람들이 이 문제에 대해 생각해야 한다고 생각합니다. 사람들이 논의해 온 한 가지 측면은 에이전트의 상태, 즉 상황 인식이라는 개념입니다. 따라서 에이전트가 여기서 저기로 가고 싶다면, 진행 상황을 파악하기 위해 이동하는 동안 자신의 상태를 추적해야 합니다. 따라서 우리는 AI가 세상에서 행동하면서 자신의 진행 상황을 추적하는 것을 원하지 않습니다. 대신, 과학적 질문이나 안전 질문과 같은 종류의 질문에 답하기 위해 우리가 조사할 수 있는 기억 없는 블랙박스이기를 원합니다. 그리고 현재 우리가 구축하고 있는 이러한 강화 학습 에이전트와 같은 지속적인 활동을 가지지 않습니다.

관객: [알 수 없음]만큼 일반화 가능성이 제한된다는 의미이기도 할까요?

요슈아 벤지오: 아니요, 아니요. 일반화에 관한 것이 아닙니다. 장기적인 목표 달성을 향한 연속적인 행동 시퀀스에 관한 것입니다.

관객: 그렇다면 당신의 세계관에 따라, 예를 들어 상당수의 학자들이 안전에 많은 시간을 할애해야 할 수도 있습니다. 그렇게 되는 데 어떤 장애물이 있다고 생각하십니까? 능력이나 시간표에 대한 불신인가요? 능력에 대한 믿음, 위험에 대한 불신에 조건적인가요? 핵심 변수는 무엇인가요?

요슈아 벤지오: 저는 이러한 것들을 심각하게 받아들이지 않기 위한 많은 변명이 있다고 생각합니다. 답을 알았으면 좋겠습니다. 그리고 아마도 사람들이 제시하는 이유뿐만 아니라, 제가 아는 한 강력한 반박 이유가 있다는 점을 생각하는 것이 더 유용할 것입니다. 오히려 우리가 왜 이러한 생각을 하는가? 제가 2023년 1월 이전에는 왜 이러한 생각을 했는가? 제 아이들에게 무슨 일이 일어날지 깨닫기 전에는 왜 이러한 것들을 심각하게 받아들이지 않았는가? 그리고 저는 그것이 심리적 방어라고 생각합니다. 저는 더 좋고 똑똑한 AI를 구축하고 인간 지능 등을 이해하는 저의 사명에 푹 빠져 있었습니다. 그리고 AI의 경제적 잠재력에 대해 기분이 좋았습니다. 그리고 네. 우리가 말해 온 것, 우리가 정체성을 만들어 온 것, 또는 우리의 재정적 이익에 반하는 생각이 들 때, 그러한 생각을 하기가 매우 어렵습니다. 심리학에서 잘 연구된 내용입니다. 그리고 우리는 기후에 대해서도 같은 현상을 가지고 있습니다. 제 말은, 과학은 명백합니다. 제발 좀. 무슨 일이 일어나고 있는 거죠? 사람들은 정신적 장벽을 가지고 있습니다. 현 시점에서는 그것이 유일한 가능성입니다. 그리고 그것은 불편한 일에 대해 일어납니다. 보세요, 저는 이런 말을 하고 있지만, 정말로 알지는 못합니다. 저는 진지한 과학자들이 그것을 연구해야 한다고 생각합니다. 그리고 사람들은 기후 분야에서 그렇게 하기 시작했고, 관련된 심리적 요인을 살펴보고 있습니다. 더 많은 것을 알면 좋을 것입니다.

관객: 감사합니다—네. 정말 솔직하고 사려 깊은 강연 감사합니다. 이 슬라이드에서 당신이 이야기하는 두 가지 조건, 즉 능력과 의도에 대해 계속 생각하는데, 주체성—마치 또 다른 변수가 필요한 것 같습니다. 왜냐하면 능력—

요슈아 벤지오: 네, 제가 의도, 주체성이라고 말할 때, 그것은 일종의 대체 가능한 것입니다.

관객: 하지만 다릅니다. 의도는 있을 수 있지만, 능력이 없고 주체성이 없다면—예를 들어, 생각해 보세요—

요슈아 벤지오: 그래서 이 슬라이드는 또 다른 단어, 즉 어포던스를 가져옵니다. 의도는 있을 수 있지만, 계획을 실행할 수 없다면 작동하지 않습니다.

관객: 예를 들어, 지금 우리가 핵무기에 대해 하는 것과 같습니다, 그렇죠? 필요한 것이 아니기 때문에가 아니라, 모든 안전 장치를 마련합니다. 우리는 폭파할 능력이 있고, 사람들은 접근 권한도 있지만, 우리는 설계상 이런 것을 만듭니다. 따라서 기술적인 문제를 단지 기술로만 해결하는 것은 아마도 우리가 놓치고 있는 부분일 것입니다—

요슈아 벤지오: 아, 완전히요.

관객: 네. 그래서—

요슈아 벤지오: 요즘은 정책적인 측면에 더 많은 시간을 할애하는 것 같습니다.

관객: 감사합니다.

우메시 바지라니: 다음 질문은, 이걸 얼마나 오래 돌려야 할까요? [알 수 없음]으로 들어가고 싶으신가요?

요슈아 벤지오: 아, 계속해도 괜찮습니다. 시바가 불쾌해하지 않는다면요.

[웃음]

관객: 패널 토론이 있습니다.

요슈아 벤지오: 네, 바로 뒤에 패널 토론이 있습니다. 5분 더 할까요?

관객: 네. 좋아요.

관객: 안녕하세요. 네, 강연 초반에 AI 에이전트의 세계는 1조 달러 규모의 기회라고 말씀하셨습니다. 그래서 강력한 거버넌스 정책이 시행되지 않는 한, 이것은 아마도 일어날 것이라고 말하는 것이 타당하다고 생각합니다. 그리고 AI가 인간의 능력에 도달하기까지 아마 5년에서 10년 정도 걸릴 것이라고 추정하는 또 다른 그래프도 보여주셨습니다. 그렇다면 향후 10년 동안의 거버넌스 하위 목표에 대한 로드맵이 있으신가요?

요슈아 벤지오: 네. 맞아요. AI 안전 커뮤니티의 많은 사람들이 가지고 있는 일종의 터무니없는 희망이 있습니다. 그 터무니없는 희망은 기업들이 충분히 조심하지 않을 것이고 (지금도 그런 것 같습니다), 몇 가지 사고가 발생하여 사람들이 깨어날 것이라는 것입니다. 아니면 아닐 수도 있고요.

[웃음]

하지만 정부가 행동을 시작하고 진지하게 받아들일 가능성을 높일 수도 있습니다. 하지만 일반적으로 이러한 사회적 문제에서 가장 중요한 요소는 전 세계적인 인식이라고 생각합니다. 사람들은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해해야 합니다. 사람들은 악의적인 사용이든 통제력 상실이든, 우리를 대신하여 결정을 내리고, 우리를 대신하여 위험을 감수하는 사람이 세상에 극소수라는 것을 이해해야 합니다. 이것들은 파국적인 위험이며, 소수의 사람들이 운전대를 잡고 있습니다. 그리고 우리는 모두 수동적인 관찰자 같습니다. 그리고 그것은 제가 생각하는 민주적인 것이 아닙니다. 따라서 일단 사람들이 자신이 통제할 수 없고 많은 비용이 들 수 있는 길을 가고 있다는 것을 이해하기 시작하면, 어느 정도의 감독을 원하기 시작할 것입니다.

관객: 요슈아, 마이크 켜졌나요? 네? 질문 겸 의견이 있습니다. 당신과 저는 인센티브를 조정하는 것에 대해 논의했습니다. 인센티브를 조정할 수 있을 때마다 그렇게 하는 것이 보통 해를 방지하는 가장 좋은 방법입니다. 그리고 당신과 제가 보험에 대해 논의했다는 것을 알고 있습니다. 하지만 완벽한 비유는 아니지만, 서로 독립적이지 않은 화재의 경우에도 그렇습니다. 반면에 그러한 사고는 서로 독립적일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 우리는 최후의 수단으로 보험도 가지고 있습니다.

요슈아 벤지오: 정부 말씀이신가요?

관객: –정부입니다. 캘리포니아 주에도 최후의 수단으로 산불 보험이 있었지만, LA 화재로 인해 파산했고, 주 전체가 그 비용을 지불해야 할 것입니다. 그렇다면 메커니즘 설계를 통해 인센티브를 좀 더 잘 조정하고 위험 공유를 더 명확하게 할 수 있는 방법이 있을까요?

요슈아 벤지오: 네, 완전히요. 질문 감사합니다. 사실, 그 답은 이전 질문에 대한 답이 될 것입니다. 따라서 우리가 할 수 있는 단기적인 일이 있습니다. 그것은 배상 책임 보험이라고 합니다. 먼저, 배상 책임은 이미 존재합니다. 불법 행위법—정부가 명확히 함으로써 이익을 얻을 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 소프트웨어 세계에서는 지금 일종의 회색 지대이기 때문입니다. 그것이 첫 번째 단계입니다. 두 번째 단계는 정부가 보험 가입을 의무화해야 한다는 것입니다. 그러면 규제 기관조차 필요하지 않습니다. 이유를 설명드리겠습니다. 보험사는 위험을 가능한 한 정확하게 추정해야 합니다. 왜냐하면 과소평가하면 손해를 볼 것이고, 과대평가하면 더 잘 추정하는 경쟁업체에 밀릴 것이기 때문입니다. 따라서 보험사의 인센티브는 위험을 정확하게 추정하는 것입니다. AI를 구축하는 사람들은 이제 AI 안전을 확보하고, 시스템을 보호하고, 사고가 발생하지 않도록 할 강력한 인센티브를 갖게 됩니다. 그리고 안전에 투자하는 모든 달러에 대해 보험료를 더 많이 받을 가능성이 있기 때문에 기울기가 있습니다. 따라서 일반적인 주 규제 기관이 갖지 않는 시스템을 더 안전하게 만들기 위해 작업을 개선할 지속적인 인센티브가 있습니다. 일반적인 주 규제 기관은 합격/불합격입니다. 따라서 합격하면 더 이상 발전할 필요가 없습니다. 개선할 인센티브가 없습니다. 하지만 보험사 메커니즘은 시장 메커니즘이며, 실제로 일반적인 규제 기관보다 더 강력합니다. 그리고 많은 비용이 들지 않습니다. 작은 입법 변경입니다. 우리는 핵 화재에서 그렇게 했습니다. 자동차 보험과 같은 일반적인 것과는 다릅니다. 하지만 원자력 발전소나 유사한 희귀 사고의 경우, 충분한 데이터가 없지만 사람들이 그렇게 했고, 효과가 있습니다.

관객: 다음 질문입니다.

관객: 네. 먼저 멋진 강연 감사합니다. 그리고 적어도 어느 정도는 AI와의 공존이라는 미래에 대해 저를 안심시키는 한 가지는, 우리와 달리 AI는 생존하도록 진화하지 않았다는 것입니다. 우리는 자기 보존 본능을 가지고 있습니다. 우리는 수억 년에 걸쳐 그것을 미세 조정했습니다. 그리고 AI는 적어도 아직은 그렇지 않습니다. 그리고 우리는 번식하려는 욕구도 가지고 있습니다. 현대인은 그렇지 않지만, 진화적으로는 그렇습니다. AI는 그렇지 않습니다.

요슈아 벤지오: 사실은 그렇습니다. 하지만 네, 계속하세요.

[웃음]

관객: 그리고 AI는 강력해지기 위해 자원을 확보하도록 진화하지 않았습니다. 그것들은 AI가 훈련 방식의 관점에서 신경 쓰지 않는 것들입니다. 그리고 당신의 강연을 듣고 있을 때, 무서운 생각이 떠올랐습니다. 어쩌면 AI는 인간이 쓴 모든 텍스트와 모든 소설과 모든 역사를 읽음으로써 그 모든 것을 배웠을지도 모릅니다. 따라서 우리는 AI가 가진 지식을 어떻게 표현하는지 정말로 이해하지 못합니다. 적어도 저는 확실히 이해하지 못합니다. 하지만 AI가 읽는 것, 이야기들이 AI에게 자기 보존 본능 등 결코 훈련받지 않은 우리의 진화적 유산을 실제로 줄 수 있다고 생각하십니까?

요슈아 벤지오: 그것은 매우 강력한—그것은 제가 강력히 믿는 가설입니다. 왜냐하면 그들은 우리를 모방하도록 훈련받았기 때문입니다. 그것이 주된—대부분의 컴퓨팅은 인간이 했을 법한 것, 즉 인간이 썼을 법한 것을 쓰는 데 사용됩니다. 그리고 다른 기술적인 이유로 인해, 강화 학습 훈련도 그 방향으로 밀고 나갑니다.

우메시 바지라니: 이제 마무리할 시간인 것 같지만, 참을 수가 없네요—

요슈아 벤지오: 참을 수 없으시군요.

우메시 바지라니: –질문을 드리지 않을 수가 없습니다. 그것은 당신의 마지막 슬라이드와 관련이 있습니다. 당신이 한 매우 냉정한 강연이었습니다. 그리고 마지막 슬라이드에서 당신은 다른 가능한 모든 종류의 위험에 대해 이야기했습니다. 하지만 당신이 언급해 주셨으면 하는 한 가지가 있습니다. 그것은 오늘날 존재하는 AI조차도 엄청난 경제적, 사회적 혼란을 일으킬 가능성이 얼마나 된다고 생각하십니까? 그리고 그것이 AI 안전이 발생하기 훨씬 전에, 우리가 그것을 배양할 클린룸이 없을 정도로 매우 혼란스러운 세상을 만들 수 있다고 생각하십니까?

요슈아 벤지오: 네. 특히 우리의 정치는 위험에 처해 있습니다. 허위 정보가 유포되고 있습니다. 그리고 AI의 과학 기술 발전 없이도, 악의적인 목표로 미세 조정된 현재의 도구들은 극도로 위험할 수 있다고 생각합니다. 그래서 제가 언급하지 않은 한 가지는 사람들의 마음을 바꾸는 AI 시스템의 능력, 즉 설득력이라고도 알려진 것입니다. 그리고 작년에 GPT-4가 인간과 동등하고 매우 가능성이 높다는 연구 결과가 있었습니다. 그리고 비공식적으로 새로운 추론 모델이 훨씬 더 강력하다는 이야기를 듣습니다. 그리고 사람들은 그것을 단순히 한 브랜드를 다른 브랜드와 비교하여 판매하는 데 그치지 않고 오용할 것입니다. 이것은 극도로 위험합니다.

우메시 바지라니: 알겠습니다. 요슈아, 우리를 정신없이 놀라게 해주셔서 정말 감사합니다.

Stop Thinking, Just Do!