本文介绍了“保障安全的AI”这一领域，该领域旨在通过数学方法确保人工智能系统的安全可靠性。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。视频内容以可视化的方式呈现了相关概念，并鼓励人们参与到保障安全的AI研究中。

😊 **保障安全的AI：一个被忽视的领域** 保障安全的AI旨在通过数学方法确保人工智能系统的安全可靠性。该领域的研究人员试图为人工智能系统建立严格的数学框架，以确保其行为符合预期，不会造成任何潜在的风险。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 保障安全的AI研究对于确保人工智能系统的安全性和可靠性至关重要，特别是在人工智能应用日益广泛的今天。传统的AI研究往往关注人工智能系统的性能，而忽略了其安全性和可靠性。保障安全的AI研究则侧重于解决这一问题，为人工智能系统提供安全保障。 保障安全的AI研究面临着许多挑战，例如如何建立有效的数学框架，如何将现实世界中的复杂问题转化为数学模型，如何验证人工智能系统的安全性等。但作者相信，随着研究的深入，保障安全的AI将成为人工智能发展的重要方向，为人工智能的应用提供更强大的安全保障。

🤔 **为什么保障安全的AI重要？** 保障安全的AI能够为人工智能系统提供更强大的安全保障，防止其出现潜在的风险。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 随着人工智能技术的不断发展，其应用范围也越来越广泛，从自动驾驶汽车到医疗诊断，人工智能正在改变着我们的生活。但与此同时，人工智能系统也存在着潜在的风险，例如算法偏差、数据隐私、安全漏洞等。保障安全的AI研究旨在解决这些问题，为人工智能系统提供更强大的安全保障。 保障安全的AI能够确保人工智能系统符合道德和社会规范，防止其被用于不道德或非法目的。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 保障安全的AI能够增强公众对人工智能的信任，推动人工智能技术更好地服务于人类社会。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。

🎥 **视频的意义** 本文介绍的视频以可视化的方式呈现了保障安全的AI相关概念，旨在让更多人了解并参与到保障安全的AI研究中。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 视频内容涵盖了保障安全的AI的基本概念、研究方法、重要意义等，并以简洁明了的语言和生动的画面进行讲解，使观众更容易理解和接受。视频的制作也体现了作者对保障安全的AI研究的重视，以及对推动该领域发展和传播的积极态度。 作者希望通过视频的制作，能够吸引更多人关注保障安全的AI研究，并为该领域的发展贡献力量。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 作者相信，保障安全的AI研究将成为人工智能发展的重要方向，为人工智能的应用提供更强大的安全保障。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。

🤝 **鼓励参与** 作者鼓励更多人参与到保障安全的AI研究中，并提供了相关资源和信息，例如Autoformalism教程、RLHF的教学实施等。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 作者相信，通过共同努力，保障安全的AI研究将取得更大的进展，为人工智能的应用提供更强大的安全保障。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 作者希望更多人能够认识到保障安全的AI的重要性，并积极参与到该领域的研究中。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。 作者相信，保障安全的AI研究将成为人工智能发展的重要方向，为人工智能的应用提供更强大的安全保障。作者认为，保障安全的AI是一个被忽视的领域，但其研究成果将对人工智能的发展产生重大影响。

Published on July 11, 2024 5:53 PM GMT

Many thanks to Evan Miyazono, Nora Amman, Philip Gubbins, and Judd Rosenblatt for valuable feedback towards making this video.

We created a video introduction to the paper Towards Guaranteed Safe AI to highlight its concepts^[1]  and make them more accessible through a visual medium. We believe the framework introduced in the paper and the broader pursuit of guaranteed safe AI are important but overlooked areas of alignment research, which could have significant implications if proven true. Academic publications don't always reach a broad audience, so by presenting the paper's ideas in a different format, we aim to increase their visibility.

This video is part of our ongoing effort to develop educational materials that encourage and inspire people to engage in alignment research. For example, you can also check out our brief Autoformalism Tutorial, where we reproduce the methods from the paper Autoformalism with Large Language Models, or our pedagogical implementation of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Guaranteed Safe AI^[2] was one of the topics we identified as needing more attention in our 'Neglected Approaches' approach post. We’re excited about the significant developments in this area. We believe that the range of plausible research directions contributing to solving alignment is vast and that the still-evolving state of alignment research means only a small portion has been adequately explored. If there’s a chance that the current dominant research agendas have reached local maxima in the possible approaches, we suspect that pursuing a diverse set (or a mix) of promising neglected approaches would provide greater exploratory coverage of this space.

 

 

1. ^{^}

   also see this introductory post 

2. ^{^}

   although at the time we used the term "provably safe" since the umbrella term "guaranteed safe" hadn't been coined yet

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