Visar inlägg med etikett Daniel Kokotajlo. Visa alla inlägg
Visar inlägg med etikett Daniel Kokotajlo. Visa alla inlägg

onsdag 26 november 2025

Bra debatt om AI-risk: tre exempel

Jag är rädd att jag i min bloggpost Debatten om AI-risk behöver en rejäl uppryckning tidigare denna höst, och i den YouTube-föreläsning bloggposten hade som huvudsyfte att uppmärksamma, kan ha givit ett lite väl onyanserat budskap om AI-riskdebattlandskapets allmänna dålighet. Det är förvisso sant att såväl lägstanivån som genomsnittsnivån i detta debattlandskap är tämligen risiga, men i den mån mitt val i föreläsningen att fördjupa mig i en serie debattinlägg hemmahörande i det spannet (ihop med bloggpostens braskande rubrik) ger intrycket att all debatt på detta område är dålig, vill jag härmed korrigera budskapet. Riktigt så illa är det faktiskt inte, och i synnerhet om vi lämnar den svenska ankdammen och rör oss ut i den engelskspråkiga världen går det att hitta exempel på riktigt bra debatt om AI-risk. Jag vill här bjuda på tre exempel som alla rekommenderas varmt:
  • Beskedet Eliezer Yudkowsky och Nate Soares ger i titeln till sin aktuella bok If Anyone Builds It, Everyone Dies: Why Superhuman AI Would Kill Us All har fått många kommentatorer (inklusive yours truly) att trots allmänt positiva tongångar om boken framhålla att de inte delar författarnas tvärsäkerhet rörande hur illa det skulle gå om vi i någorlunda närtid byggde superintelligent AI. Bland dessa kommentatorer sticker Joe Carlsmith ut genom att i sin essä How human-like do safe AI motivations need to be diskutera frågan mer detaljerat och mer nyanserat än kanske någon annan. Visserligen medger han att ett alltför skyndsamt skapande av superintelligent AI medför enorma faror, men han framhåller samtidigt en rad omständighter som han menar erbjuder större hopp om att överleva en sådant tingest jämfört med bedömningarna i boken. Bland annat hävdar han att den AI alignment-strategi som kallas korrigerbarhet inte är fullt så dödsdömd som Yudkowsky och Soares menar. Den som väljer att läsa först boken och sedan Carlsmiths essä får sig till dels två olika perspektiv - båda intressanta och välargumenterade men noga taget oförenliga - på exakt hur bekymmersamt läget är om de ledande AI-företagen fortsätter sin nuvarande kapplöpning mot superintelligens.
  • Hur snabbt kan vi vänta oss superintelligent AI om denna kapplöpning fortsätter obehindrat? Vi vet inte, säger Daniel Kokotajlo och hans medförfattare till den uppmärksammade rapporten AI 2027 från i våras, men understryker att det mycket väl kan komma att inträffa inom ett par-tre år. Stört omöjligt, hävdar Arvind Narayanan och Sayash Kapoor i sin rapport AI as Normal Technology som kom nästan samtidigt. Personligen finner jag Kokotajlo-gängets argumentation mer övertygande, men oavsett detta är det ett faktum att stora delar av AI-debatten urartat i ett slags skyttegravskrig kring just denna fråga, och just därför finner jag det glädjande och beundransvärt att företrädare för båda författarkollektiven gått samman om en text rubricerad Common Ground between AI 2027 & AI as Normal Technology, där de noggrant går igenom hur överraskande mycket de trots allt är eniga om. På så vis bidrar de inte bara till ett förbättrat debattklimat utan även till att zooma in på vari de återstående knäckfrågorna består.
  • Två inflytelserika röster i amerikansk AI-debatt är Max Tegmark och Dean Ball. Den förstnämnde ligger bakom det aktuella uppropet Statement on Superintelligence som kräver ett förbud mot utveckling av superintelligent AI, medan Ball tillhör den falang som ser reglering av ny teknik som mestadels skadlig för innovation och ekonomi, och som därför tenderar att motsätta sig även reglering av AI. I ett aktuellt avsnitt av Liron Shapiras podcast Doom Debates möts de i en diskussion om AI-reglering som visar sig inte bara saklig och respektfull utan faktiskt också riktigt klargörande.

onsdag 18 juni 2025

Pro tip on discussions about AI xrisk: don't get sidetracked

In my experience, a quite frequent dynamic in discussions about existential risk (xrisk) from AI is that my conversation partner remains skeptic about the reality of such risk, but before that issue has been even the slightest bit resolved they propose to change the subject to some neighboring topic, such as one of the following.
  • But if (for the sake of argument) the risk is actually real, is there anything at all we can do about it?
  • But doesn't this whole xrisk issue just distract from more pressing near-term AI risks which we ought to discuss instead?
  • But evolution moves on, so what's the big deal anyway if humanity is replaced by some superior new kind of beings?
In all three cases, my recommendation (based on years of experience from having these discussions) is to avoid getting sidetracked and to insist on getting clear on the is-AI-xrisk-a-real-thing issue before moving on, and I will explain why. The explanations will be a bit different in the three cases, so I'm not sure how well my advise generalizes to other change-of-topic proposals, and I can in fact easily think of other more benign such proposals where I would happily oblige, such as "OK, let's agree to disagree, but how about if we go grab a beer and discuss [X]", where X could be anything ranging from tonight's football game to the scandal of Douglas Adams never having been rewarded the Nobel Prize in literature. On to the three cases:

But is there anything we can do?

I think the question of what we can do to mitigate or entirely avoid AI xrisk is very important and very difficult, and I am super happy to discuss it, provided my discussion partner is on board with the idea that the risk may be real. If he or she is not, I will politely decline to discuss this topic, because from their point of view there is no real problem to be solved, and if I agree to discuss it anyway their contribution to the discussion therefore tends not to be very constructive. When we enter the realm of AI governance (as it nowadays tends to do fairly quickly, because as opposed to just 4-5 years ago I no longer believe that technical AI alignment on its own has much chance of saving us from AI catastrophe without assistance from politics and legislation), they will bombard me with questions such as "What about China?", "What about Trump?", "What about the relentless market forces?", and so on. These are all valid questions, but as the deck is currently stacked they are also extremely difficult, to the extent that even a moderately clever discussion partner who is not interested in actually solving the problem but merely in playing devil's advocate is likely to win the argument and triumphantly conclude that I have no clear and feasible plan for avoiding catastrophe, so why am I wasting people's time by going on and on abut AI xrisk?

And here's the thing. Many of those who play the devil's advocate in this way will be aiming for exactly that turn of the conversation, and will implicitly and possibly unconsciously believe that at that point, they have arrived at a reduction ad absurdum where the assumption that AI xrisk is real has been shown to be absurd and therefore false. But the reasoning leading to this reductio doesn't work, because it relies on (something like) the assumption that the universe is a sufficiently benign place to not put humanity in a situation where we are utterly doomed. Although this assumption is central to various Christian thinkers, it is in fact unwarranted, a horrible realization which is core to the so-called Deep Atheism of Eliezer Yudkowsky, further elaborated in recent work by Joe Carlsmith.

To reiterate, I do think that the AI governance questions on how to stop actors from building an apocalyptically dangerous AI are important, and I am very interested in discussing them. They are also difficult - difficult enough that I don't know of any path forward that will clearly work, yet we have far from exhausted all such possibilities, so the challenges cannot at this stage be dismissed as impossible. I want to explore potential ways forward in intellectual exchanges, but am only prepared to do it with someone who actually wants to help, because the field is so full of real difficulties of which we who work in it are so highly aware that our primary need is not for additional devil's advocates to repeat these difficulties to us. Our primary need is for the discussions to be serious and constructive, and for that we need discussion partners who take seriously the possibility of AI xrisk being real.

But distraction?

So what about the suggestion to put the AI xrisk issue aside, on account of it just being a distraction from more pressing concerns coming out of present-day AI systems? These are concerns about things like AI bias, copyright issues, deepfakes and the AI-driven poisoning of our epstemic infrastructure. I have two problems with this suggestion.

The first is terminological. Calling those kinds of more down-to-Earth AI issues "near-term", in contrast to AI xrisk which is called "long-term", may have had some logic to it in the bygone era of the 2010s when most of us working on AI xrisk thought the crucial events such as an intelligence explosion and/or the extinction of humanity were at least decades away. Now that there seems to be a very serious possibility that these may happen within the next five years or so (see, e.g., Daniel Kokotajlo et al's seminal AI 2027), insisting on this near-term vs long-term terminology has become highly misleading. My near-term survival may well depend on preventing an existential AI catastrophe!

My second problem with the change-of-topic suggestion is more substantial, and lies in whether the term "just" (as in "AI xrisk is just a distraction") is justified. Well, I claim that in order to judge that, we need to work out whether or not AI xrisk is a real thing. If it is not a real thing, then of course discussing it is just a distraction from more pressing real-world issues, and we should switch topics, whereas if it is a real thing, then of course it is a topic that warrants discussion, and not "just a distraction". Hence, to judge the case for changing topics on account of AI xrisk being "just a distraction", we have no choice but to continue discussing AI xrisk until we have reached a verdict on whether or not it is a real thing. As long as we disagree about that the suggested change of topic is premature.

To avoid any misunderstanding here, let me emphasize that I think many down-to-Earth problems with present-day AI are important to discuss. But there are plenty of times and places to do so, in parallell with discussions elsewhere on AI xrisk. There really isn't any need to abort the few discussions taking place about AI xrisk to leave room for those other AI discussions. See my paper On the troubled relation between AI ethics and AI safety for more on this.

But evolution?

So what about the question of whether humanity being replaced by a society of advanced AIs is a good thing or a bad thing? This is an interesting and serious philosophical question, involving whether to employ an ethics that is from the point of view of humanity, or a more objective one that is more from the point of view of the universe. There are surprisingly many thinkers within the AI sphere, including names like Larry Page, Robin Hanson, Hugo de Garis and Richard Sutton, who claim it is not a bad thing at all; see, e.g., this tweet by Andres Critch and Section 7 of my paper Our AI future and the need to stop the bear. And yes, I am happy to discuss it. But not with someone who is not yet on board with AI xrisk being a real thing, because to them the issue is merely theoretical, making them less capable of seeing the seriousness of the matter and of feeling the moral force of wanting to prevent the omnicidal murder by AIs of you and me and all our loved ones along with the remaining eight billion humans. If I agree to the proposed change of discussion topic, I run the risk of assisting my discussion partner, who was perhaps originally just driven by a lust for philosophical sophistication or contrarianness, in painting themselves into a philosophical corner, making it more difficult for them to wake up to the horror of omnicide once we get to the point where they realize it may actually happen.

Concluding remarks

Every discussion context is unique, and most of them are challenging in their own ways. In particular, standing on stage during a Q&A session with a room full of skeptics is usually more challenging than a one-on-one. I therefore fully expect to sometimes be sidetracked in future discussions in precisely the directions that I above recommend avoiding, and the same thing might well happen to the reader. But even when that happens, I believe having thought through the meta-concerns I raise above may be beneficial for the continued discussion.

Explaining AI xrisk convincingly to skeptics is not an easy thing to do, even of one's basic reasoning on the matter is correct. One reason for this is that people have such wildly varying intuitions on this topic, and tend to get hung up on very different issues - or in Liron Shapira's colorful language, there are many "stops where you could get off the Doom Train". Consequently, there are many different places where the conversation can go astray. Ideally it would be good to have a handbook, cataloguing all of them along with instructions on how to avoid or escape these traps, but for the time being we'll have to make do with more scattered and less systematic treatments of some of these traps, which is the kind of thing I try to do in this blog post.

If the reader aspires to become a better communicator of AI xrisk ideas, what can he or she do? I think this is very much a case where mastery comes with practice. It may take a long time, and after nearly 15 years of such practice I am still working on it. Along with that, it also helps to listen to masters like Rob Miles and the aforementioned Liron Shapira, and to read some modern classics such as the exemplary synthesis The Compendium by Connor Leahy and coauthors.

tisdag 20 maj 2025

Ödesfråga i Lund

Förra veckan talade jag i Lund, på Kungliga Fysiografiska Sällskapets årliga Rausingsymposium, som i år bar rubriken Behövs våra hjärnor? med underrubriken AI - hot och möjligheter. Symposiet som helhet finns anslaget som YouTube-video. Mitt eget bidrag bar rubriken AI är mänsklighetens största ödesfråga och upptar tidsspannet 24:00-58:30 i videon, men där finns också en rad andra föredrag värda att lyssna till, varav jag allra främst vill rekommendera vännen Thore Husfeldt bidrag AI och undervisning (4:25:00-5:00:30) som jag ärligt kan säga är det både förståndigaste och mest välformulerade jag hört i den brännande frågan om hur utbildningssystemet bör förhålla sig till den nya AI-tekniken.

Symposiet kommer även att publiceras i bokform, och jag har idag levererat till arrangörerna min text AI är mänsklighetens största ödesfråga, som visserligen inte är en ordagrann återgivning av föredraget, men som till både innehåll och form följer det relativt nära. Jag vill såklart gärna att ni läser den fyra och en halv sida långa texten i sin helhet, men här, som ett litet smakprov, några stycken hämtade ur den:
    Jag har stor respekt för att det finns andra frågor än AI – exempelvis klimatförändringarna – som kan göra anspråk på att vara stora ödesfrågor för mänskligheten, men de senaste åren har jag kommit att landa i att den om hur vi hanterar AI-utvecklingen är den största och mest akuta av dem alla. Jag skall förklara varför, men vill börja i en mer jordnära ände.

    [...]

    En typ av arbetsuppgift där AI gjort särskilt dramatiska framsteg de senaste åren och som kan komma att få stor betydelse för den fortsatta utvecklingen som helhet är kodning och mjukvaruutveckling. AI-systemens förmåga att skriva korrekt kod och i övrigt lösa uppgifter riktigt är starkt avhängig uppgiftens omfattning. I en rapport från AI-säkerhetsorganisationen METR i mars i år studeras hur denna förmåga utvecklats över tid. Det visar sig att omfattningen – mätt i tidsåtgång för en mänsklig expert – som AI klarar av har ökat från enstaka sekunder 2019 till cirka en timme idag. Ökningen är exponentiell, med en observerad genomsnittlig fördubblingstid på sju månader, och om man extrapolerar den trenden blott ett par-tre år in i framtiden blir resultatet dramatiskt. Sådan kurvanpassning inbegriper givetvis stora osäkerheter, men ser man till hur modellerna förbättrats från 2024 och framåt verkar det snarast som att utvecklingen är på väg att gå ännu fortare.

    Det är bland annat den sortens data som ligger till grund för den gedigna rapporten AI 2027, utkommen i april i år och författad av en kvintett forskare med den avhoppade OpenAI-medarbetaren Daniel Kokotajlo i spetsen. Rapporten är det ambitiösaste och bästa som hittills skrivits vad gäller detaljerade förutsägelser av kommande års AI-utveckling. Osäkerheterna är som sagt stora, men successivt och månad för månad arbetar de fram vad de ser som det mest sannolika förloppet. Centralt i detta förlopp är hur AI, till följd av den utveckling som bland annat METR-rapporten påvisat, år 2027 når en punkt där den är en lika skicklig AI-utvecklare som dagens främsta sådana av kött och blod. Tack vare att de ledande AI-företagen då kan sätta hundratusentals eller miljontals sådana AI i arbete leder detta på några få månader till så kallad superintelligens – AI som vida överträffar människan över hela spektret av relevanta förmågor.

    [...]

    AI alignment-pionjären Eliezer Yudkowsky kan med blott en mild överdrift sägas egenhändigt ha lagt grunden för området under 00-talet. I en inflytelserik artikel från 2008 beskriver han det han bedömer vara default-scenariot ifall vi misslyckas med eller helt enkelt ignorerar AI alignment: ”AI:n hatar dig inte, ej heller älskar den dig, men du består av atomer som den kan ha annan användning för”.

    I en sådan situation vill vi givetvis inte hamna, och därför behöver vi lösa AI alignment i tid. Hur lång tid har vi då på oss? Ingen vet säkert, och det enda omdömesgilla är att medge att stor osäkerhet föreligger, men jag menar att vi bör ta på allvar den i AK-ekosystemet i San Francisco och Silicon Valley alltmer utbredda uppfattningen att superintelligent AI kan bli en realitet inom en tidsrymd som mäts i enstaka år snarare än decennier.

    [...]

    För att ge AI alignment-forskningen en chans att hinna ikapp tror jag att vi behöver dra i nödbromsen för utvecklingen av de allra mest kraftfulla AI-systemen. Detta försvåras dock av den kapplöpningssituation som föreligger, både mellan enskilda AI-företag och mellan länder (främst USA och Kina). Det allmänt hårdnande internationella klimatet sedan Trumps andra presidentämbetestillträde gör inte heller saken lättare. Ett lågvattenmärke för den globala AI-diskursen nåddes vid toppmötet AI Action Summit i Paris i februari i år, där säkerhetsfrågor sopades under mattan samtidigt som toppolitiker bjöd över varandra i vilka mångmiljardbelopp de avsåg satsa på AI-utveckling. Värst av allt var hur den amerikanske vicepresidenten JD Vance i sitt anförande uttryckte oförblommerat förakt för AI-säkerhet, då han slog fast att han ”inte var där för att tala om AI-säkerhet” och att ”vår AI-framtid inte erövras genom att oja sig över säkerhet utan genom att bygga”. Hans förhoppning lite längre fram i samma tal om att ”AI-ekonomin kommer att […] transformera den värld som består av atomer” ger, för den som minns Yudkowskys ovan citerade oneliner om AI och atomer, en isande rysning längs ryggraden.

    Detta säger något om vilka krafter vi behöver övervinna om vi skall få ordning på AI-utvecklingen och styra den i för mänskligheten mer gynnsam riktning jämfört med vart vi idag verkar vara på väg. Men framtiden är inte ristad i sten, och jag tror fortfarande att det är möjligt att förhindra en AI-katastrof. Något som skulle förbättra oddsen ytterligare vore om vi lyckas mobilisera den folkopinion mot skapandet av övermänskligt intelligent AI som enligt diverse opinionsundersökningar verkar föreligga. Så hjälp gärna till att sprida budskapet!

Läs hela texten här!

lördag 5 april 2025

Recommending the AI 2027 report by Kokotajlo and collaborators

Most people, including many AI experts, struggle to grasp (if they're even aware of it) the increasingly dominant view emerging in the epicenter of AI development in San Francisco and Silicon Valley: that extreme developments (on a scale surpassing even the Industrial Revolution) may well occur within the present decade. It is therefore entirely reasonable that there's growing demand for concrete scenarios describing what might happen. For almost exactly ten months, from early June 2024 onward, my go-to reference for such scenarios was Leopold Aschenbrenner’s Situational Awareness.

As of today, however, I recommend instead the brand-new AI 2027, by Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland and Romeo Dean. The report is an ambitious, detailed, remarkably competent and highly readable account of where things may be headed over the next few years. I commend the authors for putting in the considerable amount of work needed to produce the report, and I share their hope that the report will stimulate others in the AI sphere to react to it, for instance by challenging the various assumptions underlying the suggested scenario, or by proposing alternative scenarios.

Anyone with an interest in societal issues and a desire to ground their discussions in a realistic situational assessment is warmly encouraged to read it. In addition to the report itself, there is a highly informative three-hour podcast episode where Dwarkesh Patel interviews the first two authors, plus a short blog post by Scott Alexander introducing the project.

[Edit, April 9: Here are Scott Alexander's personal takeways from the project. Here and here are two relevant blog posts by Zwi Mowshowitz: the first is a detailed reading of the aforementioned podcast discussion, and the second is his summary of various people's initial reactions to the report, on Twitter and elsewhere. All of this is well worth reading, and I am certain a lot more will follow.]

måndag 6 januari 2025

I find Sam Altman's latest words on AI timelines alarming

Estimating timelines until AI development hits the regime where the feedback loop of recursive self-improvement kicks in, leading towards the predictably transformative1 and extremely dangerous intelligence explosion or Singularity, and superintelligence, is inherently very difficult. But we should not make the mistake of inferring from this lack of predictability of timelines that they are long. They could be very short and involve transformative changes already in the 2020s, as is increasingly suggested by AI insiders such as Daniel Kokotajlo, Leopold Ashcenbrenner and Dario Amodei. I am not saying these people are necessarily right, but to just take for granted that they are wrong strikes me as reckless and irrational.

And please read yesterday's blog post by OpenAI's CEO Sam Altman. Parts of it are overly personal and cloying, but we should take seriously his judgement that the aforementioned regime change is about to happen this very year, 2025:
    We are now confident we know how to build AGI as we have traditionally understood it. We believe that, in 2025, we may see the first AI agents “join the workforce” and materially change the output of companies. We continue to believe that iteratively putting great tools in the hands of people leads to great, broadly-distributed outcomes.

    We are beginning to turn our aim beyond that, to superintelligence in the true sense of the word. We love our current products, but we are here for the glorious future. With superintelligence, we can do anything else. Superintelligent tools could massively accelerate scientific discovery and innovation well beyond what we are capable of doing on our own, and in turn massively increase abundance and prosperity.

    This sounds like science fiction right now, and somewhat crazy to even talk about it. That’s alright—we’ve been there before and we’re OK with being there again. We’re pretty confident that in the next few years, everyone will see what we see, and that the need to act with great care, while still maximizing broad benefit and empowerment, is so important. Given the possibilities of our work, OpenAI cannot be a normal company.

The time window may well be closing quickly for state actors (in particular, the U.S. government) to intervene in the deadly race towards superintelligence that OpenAI, Anthropic and their closest rivals are engaged in.

Footnote

1) Here, by "predictably transformative", I merely mean that the fact that the technology will radically transform society and our lives is predictable. I do not mean that the details of this transformation can be reliably predicted.