Δείκτης Ασφάλειας AI 2025: Βασικά συμπεράσματα.
Ο τελευταίος Δείκτης Ασφάλειας AI του Future of Life Institute αποκαλύπτει μια βιομηχανία θεμελιωδώς απροετοίμαστη για τους δικούς της φιλόδοξους στόχους. Παρά το γεγονός ότι οι εταιρείες ισχυρίζονται πως θα επιτύχουν AGI μέσα στη δεκαετία, καμία εταιρεία δεν έβγαλε βαθμό πάνω από C+ συνολικά, και καμία δεν έβγαλε πάνω από D στον Υπαρξιακό Προγραμματισμό Ασφάλειας.
Κατάταξη & Βαθμολογία Εταιρειών
| Εταιρεία | Συνολικός Βαθμός | Αξιολόγηση Κινδύνου | Υπαρξιακή Ασφάλεια | Βασικά Πλεονεκτήματα |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic | C+ (2.64) | C+ | D | Κορυφαίες αξιολογήσεις κινδύνου, μόνη εταιρεία με δοκιμές βιο-κινδύνου σε ανθρώπους |
| OpenAI | C (2.10) | C | F | Μόνη εταιρεία που δημοσίευσε πολιτική καταγγελιών, λεπτομερείς εξωτερικές αξιολογήσεις |
| Google DeepMind | C- (1.76) | C- | D- | Προηγμένο watermarking (SynthID), συστηματική προσέγγιση |
| xAI | D (1.23) | F | F | CEO υποστηρίζει δημόσια τη ρύθμιση ασφάλειας AI |
| Meta | D (1.06) | D | F | Μοντέλα ανοιχτών βαρών επιτρέπουν ιδιωτικότητα, αλλά ενισχύουν κινδύνους |
| Zhipu AI | F (0.62) | F | F | Λειτουργεί υπό κινεζικό ρυθμιστικό πλαίσιο |
| DeepSeek | F (0.37) | F | F | Ακραίες ευπάθειες jailbreak, ελάχιστα μέτρα ασφάλειας |
Κρίσιμα Ευρήματα για Ερευνητές AI
Κενά Ασφάλειας σε Επίπεδο Κλάδου
- Μόνο 3 από 7 εταιρείες διεξάγουν ουσιαστικές αξιολογήσεις επικίνδυνων ικανοτήτων (Anthropic, OpenAI, Google DeepMind)
- Μηδέν εταιρείες έχουν συνεκτικά σχέδια ελέγχου AGI παρά τον αγώνα προς AI ανθρώπινου επιπέδου
- Δεν υπάρχουν ποσοτικές εγγυήσεις ασφάλειας ή επίσημες αποδείξεις ασφάλειας σε όλη τη βιομηχανία
- Οι ικανότητες προχωρούν ταχύτερα από τις πρακτικές ασφάλειας, με διευρυνόμενα κενά μεταξύ ηγετών και υστερούντων
Τοπίο Τεχνικής Έρευνας Ασφάλειας
Ερευνητική Παραγωγή (2024-2025):
- Anthropic: 32 εργασίες ασφάλειας (πρωτοπόρος)
- Google DeepMind: 28 εργασίες
- OpenAI: 12 εργασίες (φθίνουσα τάση)
- Meta: 6 εργασίες
- Κινεζικές εταιρείες: 0 δημοσιεύσεις έρευνας ασφάλειας
Βασικά Ερευνητικά Κενά:
- Η μηχανιστική ερμηνευσιμότητα βρίσκεται ακόμα σε αρχικό στάδιο
- Οι μέθοδοι κλιμακούμενης εποπτείας είναι ανεπαρκείς
- Οι στρατηγικές ελέγχου και ευθυγράμμισης στερούνται επίσημων εγγυήσεων
- Τα πρότυπα εξωτερικής αξιολόγησης είναι κακώς ανεπτυγμένα
Ποιότητα Αξιολόγησης Κινδύνου
Σημαντικά Μεθοδολογικά Ζητήματα:
- “Η μεθοδολογία/συλλογιστική που συνδέει ρητά τις αξιολογήσεις με τους κινδύνους συνήθως απουσιάζει”
- Οι εταιρείες δεν μπορούν να εξηγήσουν γιατί συγκεκριμένες δοκιμές στοχεύουν συγκεκριμένους κινδύνους
- Δεν υπάρχει ανεξάρτητη επαλήθευση των εσωτερικών ισχυρισμών ασφάλειας
- “Πολύ χαμηλή εμπιστοσύνη ότι οι επικίνδυνες ικανότητες ανιχνεύονται εγκαίρως”
Παρατηρηθείσες Βέλτιστες Πρακτικές:
- Δοκιμή μοντέλων “μόνο βοηθητικών” χωρίς προφυλάξεις ασφάλειας (Anthropic, OpenAI)
- Δοκιμές βελτίωσης ανθρώπινων συμμετεχόντων για βιο-κίνδυνο (μόνο Anthropic)
- Εξωτερικό red-teaming από ανεξάρτητους οργανισμούς
- Αξιολογήσεις κυβερνητικών ινστιτούτων πριν την ανάπτυξη
Διακυβέρνηση & Λογοδοσία
Δομικές Καινοτομίες:
- Anthropic: Εταιρεία Δημόσιου Οφέλους + Long-Term Benefit Trust (πειραματική διακυβέρνηση)
- OpenAI: Μη-κερδοσκοπική εποπτεία (υπό πίεση από αναδιάρθρωση)
- xAI: Εταιρεία Δημόσιου Οφέλους Νεβάδα
Κρίση Καταγγελιών:
- Μόνο η OpenAI δημοσίευσε πλήρη πολιτική καταγγελιών
- Πολλαπλές τεκμηριωμένες υποθέσεις αντεκδίκησης σε όλες τις εταιρείες
- Συμφωνίες εχεμύθειας δυνητικά φιμώνουν ανησυχίες ασφάλειας
- Η “κουλτούρα ομιλίας” είναι σε μεγάλο βαθμό απούσα
Τρέχουσα Απόδοση Ασφάλειας
Benchmarks Ασφάλειας Μοντέλων:
- Καλύτεροι: OpenAI o3 (0.98), Anthropic Claude (0.97)
- Χειρότεροι: xAI Grok 3 (0.86), DeepSeek R1 (0.87)
- Κρίσιμη ευπάθεια: Το DeepSeek εμφανίζει 100% ποσοστό επιτυχίας επίθεσης σε αυτοματοποιημένο jailbreaking
Ιδιωτικότητα & Διαφάνεια:
- Μόνο η Anthropic δεν εκπαιδεύει με δεδομένα χρηστών εξ’ ορισμού
- Διαφάνεια system prompt σπάνια (μόνο Anthropic και xAI μερικώς)
- Προδιαγραφές μοντέλων δημοσιεύονται μόνο από OpenAI και Anthropic
Επιπτώσεις για Ερευνητές
Ερευνητικές Προτεραιότητες
- Ανάπτυξη καλύτερων μεθοδολογιών αξιολόγησης που συνδέουν ξεκάθαρα τις δοκιμές με συγκεκριμένους κινδύνους
- Δημιουργία ανεξάρτητων συστημάτων επαλήθευσης για ισχυρισμούς ασφάλειας
- Προώθηση επίσημων μεθόδων για εγγυήσεις ασφάλειας και έλεγχο
- Οικοδόμηση εξωτερικής υποδομής αξιολόγησης ανεξάρτητη από εταιρικά συμφέροντα
Ευκαιρίες Συνεργασίας
- Προγράμματα εξωτερικής αξιολόγησης: Anthropic, OpenAI παρέχουν πρόσβαση API για έρευνα ασφάλειας
- Προγράμματα μεντορίας: Πρόγραμμα MATS υποστηρίζεται από πολλές εταιρείες
- Ανάλυση ανοιχτών μοντέλων: Meta, DeepSeek, Zhipu AI παρέχουν βάρη μοντέλων
Ανάγκες Πολιτικής Έρευνας
- Υποχρεωτικά πρότυπα ασφάλειας για αξιολογήσεις επικίνδυνων ικανοτήτων
- Ανεξάρτητοι μηχανισμοί εποπτείας για ανάπτυξη frontier AI
- Πλαίσια προστασίας καταγγελλόντων ειδικά για ασφάλεια AI
- Διεθνής συντονισμός σε πρότυπα αξιολόγησης ασφάλειας
Η έκθεση αποκαλύπτει μια επικίνδυνη αποσύνδεση μεταξύ των φιλοδοξιών της βιομηχανίας AI και της ετοιμότητας ασφάλειας. Για τους ερευνητές, αυτό δημιουργεί τόσο επείγουσες ευκαιρίες να συνεισφέρουν σε κρίσιμη εργασία ασφάλειας όσο και σοβαρές ανησυχίες για την πορεία της ανάπτυξης AI. Ο τομέας χρειάζεται ερευνητές που μπορούν να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ θεωρητικής έρευνας ασφάλειας και πρακτικών, εφαρμόσιμων λύσεων που οι εταιρείες θα υιοθετήσουν πραγματικά.
