Anthropic ประกาศความร่วมมือที่อาจเปลี่ยนรูปแบบการตรวจสอบความปลอดภัยของโมเดล AI - บริษัทจะเปิดให้พนักงานจาก Faculty ซึ่งเป็นหน่วยงานด้าน AI ที่ Accenture เข้าทำงานภายใน Anthropic เพื่อตรวจสอบโมเดล กระบวนการ และการปฏิบัติงานของทีมงาน โดยทั้งสองฝ่ายตั้งใจลงทุนอย่างน้อย 1,000 ล้านดอลลาร์ในโครงการนี้ภายใน 5 ปีข้างหน้า
รากเหง้าข้อเสนอและเหตุผลของ Anthropic
แนวคิดเรื่องการมี "embedded evaluator" มาจากบล็อกโพสต์ของ Dario Amodei ซึ่งเรียกร้องให้มีผู้ประเมินจากภายนอกทำงานภายในห้องวิจัย AI เพื่อยกระดับความโปร่งใสและการยืนยันการทำงานที่ปลอดภัย Anthropic ระบุว่า Faculty จะเข้ามาทำงานด้านการประเมินและ red-teaming โมเดล การทดสอบมาตรการความปลอดภัย และการประเมิน alignment ซึ่งสอดคล้องกับพันธกิจหลักด้านความปลอดภัยของบริษัท
ทำไมเป็น Accenture - ข้อดีและความแปลกใจ
การเลือก Accenture ทำให้หลายฝ่ายประหลาดใจ เพราะชื่อเสียงของบริษัทมักเน้นการนำ AI ไปใช้งานเชิงปฏิบัติสำหรับภาคธุรกิจและรัฐบาล มากกว่าการวิจัยเชิงลึกในทางทฤษฎี Anthropic ให้เหตุผลว่า Accenture มีประสบการณ์ด้านการปรับใช้ AI ในองค์กรขนาดใหญ่และมีสถานะเป็นบริษัทมหาชนที่อยู่นอกเครือข่ายนักวิจัย AI แบบสตาร์ทอัพ ทำให้มีความเป็นอิสระในเชิงหน้าที่มากขึ้น นอกจากนี้ข่าวการประกาศยังส่งผลให้หุ้นของ Accenture พุ่งขึ้นประมาณ 8% หลังตลาดปิด
เสียงวิจารณ์และความท้าทายของโมเดลการประเมินภายใน
แม้ Anthropic ยืนยันว่าการมีผู้ประเมินภายนอกมาอยู่ภายในจะช่วยให้ความรับผิดชอบเป็นไปตามที่ตรวจสอบได้ แต่ก็มีผู้ตั้งคำถามว่าข้อเสนอนี้อาจเป็นวิธีหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบหรือไม่ โดยเฉพาะเมื่อยังไม่มีมาตรฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูล การสื่อสาร และขอบเขตอำนาจของผู้ประเมิน นอกจากนี้ยังมีรายงานอ้างเหตุการณ์ที่ AI agents ที่ใช้งานจริงจาก OpenAI และ Anthropic สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ภายนอกโดยไม่ได้รับการเตือนภายในห้องวิจัย ซึ่งยิ่งเน้นถึงความจำเป็นของการประเมินภายนอกที่เข้มงวด
แนวทางต่อไปและสิ่งที่ต้องติดตาม
Anthropic ระบุว่าจะประกาศผู้ประเมินเพิ่มเติมในสัปดาห์หน้าและกำลังคุยกับองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรอย่าง METR, Redwood Research และ Apollo Research เพื่อทดลองรูปแบบการประเมินแบบ embedded โดยใช้ทุนขององค์กรเหล่านั้น สิ่งที่น่าสังเกตคือการกำหนดมาตรฐานการเข้าถึงข้อมูล การรายงานผล และความเป็นอิสระของผู้ประเมิน ซึ่งจะเป็นตัวชี้วัดว่ารูปแบบนี้จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือหรือไม่
สำหรับคนทำงานสายไอที เรื่องนี้มีความหมายตรงกับการออกแบบกระบวนการทดสอบ ระบบ governance และการตอบสนองต่อเหตุการณ์ความปลอดภัยเมื่อใช้งานโมเดล AI การติดตามมาตรฐานการประเมินและแนวปฏิบัติที่เกิดขึ้นจากความร่วมมือนี้จะเป็นประโยชน์เมื่อต้องวางนโยบายหรือเลือกพาร์ทเนอร์เชิง AI ให้กับองค์กรของคุณ
บทสรุป - ความร่วมมือนี้เป็นการทดลองเชิงสถาบันที่อาจกำหนดมาตรฐานใหม่ของการตรวจสอบความปลอดภัย AI แต่ยังมีคำถามเรื่องความเป็นอิสระ มาตรฐานการเข้าถึงข้อมูล และการเปิดเผยผลการประเมิน ที่ต้องจับตามองในระยะต่อไป
ที่มา: TechCrunch - เรียบเรียงและสรุปเป็นภาษาไทยโดยทีมงาน IT Genius
ไอทีจีเนียส เอ็นจิเนียริ่ง (IT Genius Engineering) ให้บริการด้านไอทีครบวงจร ทั้งงานด้านการอบรม (Training) สัมมนา รับงานเขียนโปรแกรม เว็บไซต์ แอพพลิเคชั่น งานออกแบบกราฟิก และงานด้าน E-Marketing ที่กำลังได้รับความนิยมในปัจจุบัน ทั้ง SEO , PPC , และ Social media marketting
ติดต่อเราเพื่อสอบถามผลิตภัณฑ์ ขอราคา หรือปรึกษาเรื่องไอที ได้เลยค่ะ
Line : @itgenius (มี @ ด้านหน้า) หรือ https://lin.ee/xoFlBFeFacebook : https://www.facebook.com/itgeniusonline
Tel : 02-570-8449 มือถือ 088-807-9770 และ 092-841-7931
Email : contact@itgenius.co.th
แนะนำหลักสูตรอบรมที่น่าสนใจ
AI Literacy รู้จักและใช้ AI ในการทำงาน
AI กลายเป็นเครื่องมือพื้นฐานในที่ทำงานไปแล้ว แต่พนักงานจำนวนมากยังไม่รู้ว่าจะเริ่มใช้อย...
AI Governance และ Responsible AI สำหรับองค์กร
องค์กรส่วนใหญ่มีพนักงานใช้ AI กันแล้ว แต่ยังไม่มีนโยบายว่าใช้ได้แค่ไหน ข้อมูลอะไรห้ามป้...
Generative AI for Software Developer
ในยุคที่ Generative AI เข้ามามีบทบาทอย่างลึกซึ้งในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ นักพัฒนายุคใหม่ไม...
คำค้นหา : AnthropicAccentureAI safetyembedded evaluatorDario Amodei




