Мастер- класс «Безопасный ИИ: две стороны одной цифровой медали»

Правительственная комиссия РФ, ФИИ РУДН, кафедра прикладного ИИ ФИИ РУДН

Безопасность ИИ обычно включает несколько ключевых направлений:

• Надёжность (robustness): Создание систем, устойчивых к сбоям, атакам (например, adversarial examples — специально подобранным входным данным, которые обманывают модель) и неожиданным ситуациям.
• Мониторинг и контроль: Методы реального времени для наблюдения за поведением ИИ, выявления аномалий и сохранения человеческого надзора.
• Выравнивание (alignment): Обеспечение того, чтобы цели и поведение ИИ соответствовали человеческим ценностям и намерениям, а не приводили к вредным или непредвиденным результатам.
• Предотвращение злоупотреблений: Защита от использования ИИ в плохих целях — генерация дипфейков, мошенничество, кибератаки, помощь в создании оружия и т.д.
• Риски потери контроля: Более спекулятивные, но серьёзные сценарии, когда продвинутый ИИ может выйти из-под контроля разработчиков или преследовать цели, не совпадающие с человеческими.

Будут затронуты такие категории рисков как:

Риски часто делят на три большие группы:

1. Злоупотребление — ИИ помогает в мошенничестве, дезинформации, биотерроризме или автоматизированных атаках.

2. Сбои — галлюцинации (выдумывание фактов), ненадёжность в критических системах, непредсказуемое поведение.

3. Системные риски — влияние на рынок труда, эрозия человеческой автономии, усиление предубеждений в масштабах общества.

На мастер классе предлагается провести мини-разбор кейсов по безопасному ИИ и прикладному использованию данного направления в различных отраслях.

Модераторы:

Тренеры:

Черницкая Елизавета Евгеньевна – председатель Совета молодых ученых РУДН, специалист ФИИ РУДН
Клюкин Александр Викторович – специалист ФИИ РУДН.