安全性

約束ではなく、確認できる制限を。

私たちは人工超知能を目指しているからこそ、ツールの安全性を確認可能なものに基づかせたいと考えています。取り組みと未解決の課題をご紹介します。

言語の設計方針

範囲を定めた動作

実装済みプロファイルは具体的な制限と拒否動作を定義します。その境界は確認できますが、すべてのリスクを網羅するものではありません。

再現可能な結果

実行は再現と検査ができるよう設計されており、結果を比較し検証できます。

権限の分離

PEGSはテストを生成しますが採点はできません。VECSは自身の基準を変更できません。IDNLは選択肢を検討しますが実行できません。CXAUは読み取り専用で監査します。

誠実な記録

MEMCは除外されたコンテキストを追跡し、APLDは系譜を記録して検証できなかった点を報告し、FVLRは明示された前提の範囲でのみ主張します。

未解決の課題

  • 言語ごとに成熟度は異なり、多くの機能は限定的なプロトタイプです。内部テストの合格は、独立した適合性、セキュリティ、本番運用への準備を証明しません。
  • 実際の強制は言語を取り巻くシステムに依存します。ホストが権限を与え、独立したコントローラーが物理的安全を確保する必要があります。
  • KCSLにはオフラインのポリシー検査プロトタイプがありますが、実際のセキュリティ強制や鍵・ハードウェアへのアクセスはありません。
  • 私たちのツールは依然としてサードパーティ言語に依存しています。
  • どの言語も、それだけで人工知能を安全にすることはできません。高度なAIやASIの安全性を解決したとは主張していません。

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