Da governi regionali a Washington e fino a convegni internazionali, un serio approccio alla governance dell'AI avanzata sta iniziando a prendere forma. Questi sforzi mirano a promuovere una visione democratica per l'AI. California, New York e, più recentemente, Illinois hanno adottato legislazioni specifiche per avanzare una base comune per governare i sistemi di AI più potenti.

Questi sforzi riflettono il movimento verso ciò che OpenAI chiama “reverse federalism”, dove gli Stati aiutano a stabilire una direzione comune attraverso un quadro comune. Mentre le iniziative locali convergono con quelle federali, uno standard nazionale sta iniziando a svilupparsi, gettando le fondamenta di un framework globale condotto dagli Stati Uniti sull'AI. Si crede che il miglior modo per garantire che l'AI benefichi a molti e non solo a pochi sia fare in modo che decisioni critiche, a partire dalla sicurezza degli AI avanzati, siano gestite da governi democratici, e non solo da laboratori AI di punta.

Dagli Stati

Nel complesso, gli Stati Uniti sarebbero meglio serviti da un framework nazionale fondato su questo principio. In sua assenza, gli Stati possono avanzare tale progetto passando leggi che si somiglino. Gradualmente, essi possono creare uno standard nazionale de facto. Se la sicurezza è l’obiettivo principale, tale standard nazionale rappresenta l’approccio politico migliore per assicurare (a) che gli Stati Uniti mantengano la leadership nell’innovazione e non siano ostacolati da una marea di regolamenti che potrebbero rallentare la costruzione di uno stack democratico di AI globale; e (b) posizionare gli Stati Uniti in una posizione forte per adottare uno standard nazionale e creare un approccio globale all’uso sicuro dell’AI, fondata su valori democratici.

Se vogliamo creare un framework di sicurezza che priorizzi lo sviluppo di standard nazionali e internazionali che veramente garantiscano la sicurezza dell'AI, sarà necessario un duro lavoro, una seria strategia e un piano che coinvolga Stati, governo federale e dialogo internazionale. Un approccio performatico o basato su mera esibizione non porterà risultati concreti e caos a livello regionale non è nel migliore interesse di un sistema solido per la gestione della sicurezza. Per questo, è cruciale che gli Stati procedano unificando i principali elementi come hanno fatto California, New York e Illinois.

Questi elementi fondamentali comprendono:

Un framework di sicurezza documentato con valutazioni del rischio per modelli avanzati e un’adeguata divulgazione delle medesime e dei risultati.
La segnalazione di eventuali incidenti di sicurezza gravi.
Governance e responsabilità attraverso audit indipendenti e obiettivi.

insieme, questi tre stati hanno istituito una supervisione democratica per il deployment di AI avanzata. California ha creato il framework di disclosure fondamentale. New York ha dimostrato che l’approccio poteva essere adottato in giurisdizioni diverse. Illinois ha arricchito questa base introducendo richieste di verifiche indipendenti alle rivelazioni principali.

Riconosciamo che le leggi spesso incluiano modifiche per garantire l’approvazione necessaria. Ma riteniamo che siano essenziali questi elementi per creare uno standard nazionale de facto mediante reverse federalism. Senza questa disciplina, corriamo il rischio di un aumento disordinato delle leggi e di legislazione a mosaico, difficile da applicare per i regolatori, confondente per i consumatori e, soprattutto, un dispendio di risorse tecnico-aziendali inutili. In particolare, man mano che i modelli AI diventano sempre più potenti, abbiamo bisogno di un sistema coerente che permetta di mettere a disposizione gli strumenti al governo, alle infrastrutture critiche, alle nazioni alleate e ai partner di fiducia.

Il livello federale

A livello federale, l’amministrazione Trump collabora con esperti tecnici e di sicurezza nazionale per creare un framework per il test degli AI più avanzati in ambito cyber. Tale framework stabilirà standard, tempi e processi. OpenAI è coinvolto in discussioni costruttive con l'amministrazione, con aziende peer, gruppi industriali e altre parti interessate che stanno contribuendo a questo sforzo.

Il lavoro sul testing AI dimostra chiaramente perché la coerenza conta. Oggi, e comprensibilmente, i modelli vengono testati prima che il framework federale sia completato. Mentre i laboratori hanno lavorato attraverso quel processo, una lezione è chiara: abbiamo bisogno di un approccio coerente e ripetibile tanto a livello regionale che federale. Questo è fondamentale se vogliamo mettere i modelli più avanzati nelle mani del governo, dei difensori delle infrestructura critica, degli alleati e di altri partner di fiducia.

Il framework federale per il test AI aiuterà a consegnare strumenti avanzati di AI alle mani del governo, dei difensori chiave per l'infrastruttura critica, agli alleati e ad altri partner fidati. Questo rafforzerà le istituzioni democratiche e contribuirà a costruire uno stack democratico per l’AI guidato dagli Stati Uniti. Ecco perché è il momento opportuno per utilizzare l’iniziativa americana a favore dell’AI democratica.

né un processo federale indefinito né una miriade di leggi regionali porteranno un sistema coerente per la sicurezza all’avanguardia. Noi abbiamo bisogno di un approccio che si assicuri che i migliori testatori valutino i modelli AI più evoluti—e che i difensori fidati possano accedere a questi strumenti rapidamente per restare al passo con gli attori malintenzionati.

Il Congresso procede anch'esso. Legislatori in entrambe le camere e in entrambi gli schieramenti politici — tra cui recentemente Rep. Jay Obernolte e Rep. Lori Trahan — si sono resi conto della crescita in aree locali e all'interno della branca esecutiva, e hanno avanzato iniziative per un framework federale. Nessun draft legislativo che abbia una reale possibilità di passare sarà perfetto. Tuttavia consideriamo questo uno sviluppo produttivo e riteniamo che molte delle sue disposizioni siano ponderate e meritevoli di supporto.