Key points are not available for this paper at this time.
À medida que os sistemas de IA se tornam mais avançados, empresas e reguladores tomarão decisões difíceis sobre se é seguro treiná-los e implantá-los. Para nos prepararmos para essas decisões, investigamos como os desenvolvedores poderiam fazer um 'caso de segurança', que é uma justificativa estruturada de que é improvável que os sistemas de IA causem uma catástrofe. Propomos uma estrutura para organizar um caso de segurança e discutimos quatro categorias de argumentos para justificar a segurança: total incapacidade de causar uma catástrofe, medidas de controle suficientemente fortes, confiabilidade apesar da capacidade de causar dano, e deferência a conselheiros de IA credíveis. Avaliamos exemplos concretos de argumentos em cada categoria e delineamos como os argumentos poderiam ser combinados para justificar que os sistemas de IA são seguros para implantação.
Clymer et al. (Fri,) estudaram essa questão.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: