Die britische Regierung drängt Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google, das Innenleben ihrer großen Sprachmodelle (LLMs) zu erklären. Während der Code für einige Modelle öffentlich ist, ist dies bei Modellen wie GPT-3.5 und GPT-4 nicht der Fall, und OpenAI ist sehr zurückhaltend, viele Details preiszugeben.
Das Vereinigte Königreich bereitet sich auf die Ausrichtung eines neuen globalen Gipfels zur künstlichen Intelligenz vor, bei dem Regierungen, Unternehmen und Forscher zusammenkommen, um die von künstlicher Intelligenz ausgehenden Risiken zu untersuchen und zu diskutieren, wie diese verringert werden können.
Einer der Gründe, warum Unternehmen zögern, ihre internen Daten weiterzugeben, liegt darin, dass durch ein solches Verhalten proprietäre Informationen über ihre Produkte preisgegeben werden könnten. Wenn böswillige Akteure über mehr Insiderinformationen verfügen, kann dies auch Modelle der künstlichen Intelligenz anfällig für Cyberangriffe machen.
Nach Angaben der Financial Times möchte die Regierung unter anderem Modellgewichte überprüfen, die die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen in verschiedenen Schichten des Modells definieren. Derzeit sind KI-Unternehmen nicht verpflichtet, diese Details weiterzugeben, es gibt jedoch Forderungen nach mehr Transparenz in dieser Hinsicht.
Großbritannien wird im November seinen ersten Gipfel im Bletchley Park abhalten. Bletchley Park nimmt einen wichtigen Platz in der Computergeschichte ein, da hier Nazi-Nachrichten entschlüsselt wurden. Der Turing-Test im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz ist nach Alan Turing benannt, der dort auch Codes knackte.
Die Financial Times stellte fest, dass DeepMind, OpenAI und Anthropic von Google im Juni alle vereinbart hatten, ihre Modelle der britischen Regierung zu Forschungs- und Sicherheitszwecken zugänglich zu machen. Über den Umfang und die technischen Details der Eröffnung waren sich die Parteien damals leider nicht einig. Mittlerweile ist das von der Regierung geforderte Maß an Offenheit recht hoch.
Damit der Gipfel erfolgreich verläuft, müssen die Teilnehmer letztlich vollständig verstehen, wie die Modelle funktionieren, damit sie ihre Gefahren besser verstehen können. Ob sie ausreichend Zugang zu den Modellen haben, ist eine andere Frage.