수신자:
-부통령, 국무장관, 재무부 장관, 국방부 장관, 법무장관, 상무부 장관, 에너지 장관, 보건복지부 장관, 국토안보부 장관, 관리 및 예산 사무국장, 국가정보국장, 유엔 주재 미국 대표 중앙정보국 국장, 대통령 보좌관 및 참모총장, 대통령 국가안보보좌관, 대통령 경제 보좌관, 국가경제위원회 정책 및 이사 경제 자문 위원회 의장, 과학기술정책국장, 미국 국제개발처(IDA)의 행정관 국립과학재단, 이사 연방수사국 국장, 국가 사이버 디렉터, 전염병 대비 및 대응 정책 사무소장, 국가안보국 국장, 국가 지공간 정보 기관의 국장, 국방정보국 국장
-미국 국가 안보 기관은 역사적으로 기술 전환기에 승리했습니다. 잠수함, 항공기부터 우주 시스템과 사이버 도구에 이르기까지, 변화하는 시대에 부응하기 위한 새로운 역량을 개발했습니다.
-AI는 시대를 정의하는 기술로 부상했으며 국가 안보에 대한 중요한 관련성을 입증했습니다.
-최근의 혁신은 AI 분야 내에서 패러다임 전환을 촉진했으며, 이는 대부분 민간에서 발생했습니다. 이런 추세는 대규모 언어 모델의 증가에서 가장 두드러지지만, 점점 더 범용적이고 계산 집약적인 시스템으로 확장되고 있습니다.
-미국 정부는 이 현재 AI 패러다임이 국가 안보 임무를 구체적으로 어떻게 변화시킬 수 있는지 시급히 고려해야합니다.
-기술 변화 예측은 어렵지만, 최근 AI 진전을 뒷받침하는 요인들이 줄어질 조짐은 거의 없습니다.
-현재 패러다임 하에서 AI는 계속해서 더욱 강력하고 범용화될 수 있습니다.
-미국 정부가 빠르게 AI 역량을 국가 안보 임무에 활용하고, 미국 AI 혁신을 보장하지 않는다면 전략적 경쟁자에게 밀릴 위험이 있습니다.
-AI는 국가 안보에 중요한 거의 모든 도메인에 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
-AI 프런티어는 빠르게 움직이고 있으며, 미국 정부는 원칙을 잃지 않으면서 진행 중인 기술 개발에 계속 주목해야합니다.
-이 각서는 미국 정부가 AI 국가 안보 정책에 접근하는 방식에 필요한 변화를 촉진하는 것을 목표로 합니다.
-첫째, 미국은 안전하고 신뢰성있는 AI의 세계적 개발을 주도해야 합니다.
-둘째, 미국은 강력한 AI를 활용하여 국가 안보 목표를 달성해야 합니다. 점점 더 범용적인 모델을 포함한 새로운 AI 역량은 국가 안보를 강화할 수 있는 기회를 제공하지만, 이런 시스템을 효과적으로 활용하려면 상당한 기술적, 조직적, 정책적 변화가 필요합니다.
-셋째, 미국 정부는 신뢰할 수 있는 AI 개발 및 사용을 촉진, AI 위험을 관리, 민주적 가치를 실현해야합니다.
-미국의 기술적 능력은 고도로 숙련된 외국인이 미국에 입국하여 일할 수 있었기 때문입니다. AI 산업을 선도하기 위해, 최고의 국제적 인재를 계속 유치하고 유지해야 합니다.
-국무부, 국방부, 국토안보부는 모든 이용 가능한 법적 권한을 사용하여 AI 관련 전문 기술 지식을 가진 개인을 유치하고 신속하게 미국으로 데려오는데 도움을 주어야 합니다.
-이 각서의 날짜로부터 180일 이내에 민간 부문의 협력을 조건으로, AISI(AI 안전 연구소)는 국가 안보에 위협이 될 수 있는 역량을 평가하기 위해 공개 배포 또는 공개하기 전에 최소 2개의 최전선 AI 모델에 대한 자발적인 예비 테스트를 추진해야 합니다.
-이 각서의 날짜로부터 180일 이내에 AISI는 다른 기관과 협의하여 과학, 수학, 코드 생성 및 일반 추론 분야에서 AI 시스템의 역량과 한계를 평가하기 위한 벤치마크 또는 기타 방법을 개발하거나 권고해야 합니다.
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미 백악관 피셜 ai 발전이 약화될 조짐이 거의 보이지 않는다
Predicting technological change with certainty is impossible, but the foundational drivers that have underpinned recent AI progress show little sign of abating. These factors include compounding algorithmic improvements, increasingly efficient computational hardware, a growing willingness in industry to invest substantially in research and development, and the expansion of training data sets. AI under the current paradigm may continue to become more powerful and general-purpose. Developing and effectively using these systems requires an evolving array of resources, infrastructure, competencies, and workflows that in many cases differ from what was required to harness prior technologies, including previous paradigms of AI.
기술적 변화를 확실하게 예측하는 것은 불가능하지만, 최근 AI 발전을 뒷받침해온 근본적인 동인들은 약화될 조짐을 거의 보이지 않고 있습니다. 이러한 요인들에는 지속적인 알고리즘 개선, 점점 더 효율적으로 발전하는 컴퓨팅 하드웨어, 산업계의 연구개발에 대한 투자 의지 증가, 그리고 학습 데이터셋의 확장이 포함됩니다. 현재 패러다임 하에서 AI는 계속해서 더욱 강력해지고 범용적으로 발전할 수 있습니다. 이러한 시스템을 개발하고 효과적으로 활용하기 위해서는 이전 기술들, 심지어 이전 AI 패러다임을 활용하는 데 필요했던 것과는 다른, 진 화하는 자원, 인프라, 역량, 그리고 워크플로우가 많은 경우에 요구됩니다.
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