Satu cadangan terbaru untuk menggunakan pasaran insurans sebagai penyelesaian bagi menguruskan risiko kecerdasan buatan telah mencetuskan perdebatan sengit dalam komuniti teknologi. Konsep Incentive Flywheel mencadangkan bahawa insurans, piawaian, dan audit boleh bekerjasama untuk mengimbangi kemajuan AI dengan kebimbangan keselamatan, dengan menarik persamaan kepada bagaimana insurans kebakaran Benjamin Franklin membantu menjamin pertumbuhan Philadelphia pada tahun 1700-an.
Cadangan ini muncul di tengah-tengah kebimbangan yang semakin meningkat mengenai kadar pembangunan AI yang pesat dan potensi risiko superintelligence. Penyokong berhujah bahawa penyelesaian berasaskan pasaran boleh bergerak lebih pantas daripada peraturan sambil memberikan akauntabiliti yang lebih baik daripada komitmen sukarela daripada syarikat-syarikat AI.
Garis Masa Inovasi Insurans Bersejarah:
- 1752: Benjamin Franklin mengasaskan Philadelphia Contributionship (syarikat insurans pertama yang berjaya di Amerika)
- 1959: Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) ditubuhkan
- 1957: Price-Anderson Act mengkodifikasi rangka kerja insurans industri nuklear
- 2022: Polisi insurans hak cipta AI pertama muncul
Risiko Eksistensial Tidak Boleh Diinsuranskan
Ahli komuniti telah menimbulkan persoalan serius mengenai premis asas untuk menginsuranskan terhadap malapetaka AI. Pengkritik menunjukkan bahawa model insurans tradisional rosak apabila berurusan dengan risiko yang berpotensi eksistensial. Masalah teras terletak pada pengiraan premium apabila kedua-dua potensi kerosakan dan kebarangkalian peristiwa AI yang bencana pada asasnya mustahil untuk dikuantifikasi.
Seorang ahli komuniti menyerlahkan isu ini dengan membandingkannya dengan kejatuhan sistem kewangan, dengan menyatakan bahawa jika AI boleh menyebabkan kemusnahan manusia, tiada syarikat insurans yang boleh melindungi risiko sedemikian secara bermakna. Perbandingan dengan russian roulette amat menarik perhatian - tiada jumlah wang yang boleh membetulkan kerosakan seperti itu sebaik sahaja ia berlaku.
Bahaya Moral dan Jurang Liabiliti
Satu lagi kebimbangan penting tertumpu kepada siapa sebenarnya yang menanggung akibat apabila sistem AI menyebabkan kemusnahan. Beberapa pengulas menekankan bahawa insurans hanya berfungsi apabila pihak yang diinsuranskan menghadapi akibat negatif yang sebenar untuk kegagalan. Jika syarikat-syarikat AI boleh mengeksternalkan risiko kepada masyarakat sambil memprivatkan faedah, insurans menjadi tidak berkesan sebagai mekanisme keselamatan.
Perbincangan mendedahkan satu wawasan utama: tanpa rangka kerja liabiliti yang betul dan akibat undang-undang berskala besar, syarikat mungkin tidak mencari perlindungan insurans pada mulanya. Ini mewujudkan jurang asas antara model insurans teori dan pengurusan risiko praktikal.
Contoh Pasaran Insurans AI Semasa:
- Munich Re (Ditubuhkan 1880) - membangunkan produk risiko tadbir urus AI
- Swiss Re - menangani risiko khusus AI
- Coalition dan Resilience - syarikat insurans siber (kedua-duanya bernilai >$5 bilion USD)
- Insurans hak cipta sudah ditawarkan oleh Adobe , Canva untuk kandungan yang dijana AI
Naratif Persaingan China Dipersoalkan
Hujah cadangan bahawa negara-negara Barat mesti mempercepatkan pembangunan AI untuk bersaing dengan China menghadapi tentangan daripada perspektif antarabangsa. Sesetengah ahli komuniti mencabar andaian bahawa persaingan ini membenarkan tergesa-gesa ke arah keupayaan AI yang berpotensi berbahaya.
Saya lebih suka berada di bawah but China daripada mempunyai seluruh manusia di bawah but AI
Sentimen ini mencerminkan skeptisisme yang lebih luas mengenai penggunaan persaingan geopolitik sebagai justifikasi untuk pembangunan teknologi yang berpotensi berisiko. Pengkritik berhujah bahawa manusia mempunyai agensi untuk hanya menghentikan atau memperlahankan pembangunan AI, daripada menganggap superintelligence sebagai tidak dapat dielakkan.
Keupayaan Teknikal Masih Dipersoalkan
Yang mendasari keseluruhan perdebatan adalah persoalan asas mengenai sama ada sistem AI semasa mewakili kecerdasan tulen atau pemadanan corak yang canggih. Ahli komuniti menyatakan bahawa walaupun model bahasa boleh menterjemah dengan mengagumkan antara jenis kandungan yang berbeza, terdapat sedikit bukti bahawa mereka boleh merumuskan algoritma yang benar-benar novel, hipotesis fizik, atau karya kreatif selain daripada menggabungkan semula pengetahuan manusia yang sedia ada.
Skeptisisme mengenai keupayaan AI semasa ini menambah satu lagi lapisan kepada perdebatan insurans - jika kita sebenarnya tidak hampir dengan superintelligence, keseluruhan rangka kerja pengurusan risiko mungkin terlalu awal.
Unjuran Pelaburan Utama menjelang 2030:
- Pusat data AI global: Unjuran pelaburan $5 trilion USD
- Perbelanjaan AI perusahaan: Ramalan $500 bilion USD
- Bajet keselamatan siber biasanya mewakili 10% daripada perbelanjaan AI
- Perbelanjaan keselamatan menyumbang 40% daripada bajet sebenar
Penumpuan Pasaran dan Aliran Nilai
Walaupun terdapat kritikan, sesetengah orang dalam industri mengakui logik ekonomi di sebalik cadangan tersebut. Dengan pelaburan pusat data AI global yang diunjurkan mencapai skala besar-besaran menjelang 2030, terdapat pengiktirafan bahawa premium insurans secara semula jadi akan mengalir ke arah penciptaan nilai tertumpu ini.
Industri insurans sudah mula menyesuaikan diri, dengan syarikat-syarikat yang telah mantap seperti Munich Re dan Swiss Re membangunkan produk risiko khusus AI. Walau bagaimanapun, jurang antara menginsuranskan aplikasi AI semasa dan menguruskan risiko eksistensial kekal luas.
Perbincangan komuniti mendedahkan skeptisisme yang mendalam mengenai sama ada mekanisme pasaran tradisional boleh menangani cabaran unik yang ditimbulkan oleh sistem AI yang canggih. Walaupun insurans berfungsi dengan baik untuk risiko yang biasa dengan data sejarah, sifat yang tidak pernah berlaku sebelum ini bagi potensi risiko AI mungkin memerlukan pendekatan yang sama sekali berbeza kepada keselamatan dan tadbir urus.
Rujukan: Underwriting Superintelligence