Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Numerical Analysis for Stable AI

Description du projet

Cartographie des vulnérabilités cachées de l’IA

Si l’IA transforme notre monde, les faiblesses des algorithmes peuvent engendrer des risques. Parmi ceux-ci figurent les attaques adversaires et les résultats biaisés. Le projet NumAStAI, financé par le CER, vise à identifier, mesurer et réduire ces vulnérabilités grâce à l’analyse numérique. La recherche vise à comprendre les scénarios d’attaque probables, à permettre des modifications et des corrections subtiles, à évaluer les risques pour les catégories de données sous-représentées, à exposer les stratégies adverses à faible coût, à analyser les erreurs issues de calculs de faible précision et à produire des résultats clairs pour orienter la législation en matière d’IA. En combinant l’analyse matricielle, l’optimisation et les méthodes probabilistes, le projet vise à mettre en évidence les faiblesses cachées de l’IA et à améliorer son déploiement éthique, sécurisé et fiable. En définitive, NumAStAI contribuera à garantir l’efficacité et la fiabilité de l’IA.

Objectif

From a numerical analysis perspective I will identify, quantify and mitigate vulnerabilities in current artificial intelligence (AI) algorithms.
Novel mathematical research will emerge along six overlapping axes:

Inevitability: rigorously understand the inescapable endgame of the attack-versus-defence paradigm. Under what conditions is it inevitable that adversaries will
succeed? Formalizing such conditions will allow us to understand and, where possible, overcome current AI instabilities.

Editability: study algorithms that stealthily change a small number of parameters. This scenario is highly pertitent when new AI is built on top of third-party, foundation models. It also opens up the
possibility of fixing errors on-the-fly without the need to re-train.

Targetability: examine whether under-represented categories in the training data are more susceptible to adversarial attacks. This topic raises a key,
and currently overlooked, issue in the ethical use of AI.

Universality: develop linear, sparse, low rank mappings that
create adversarial attacks. These new functions will expose novel, low-cost, threat
mechanisms, but will also give insights into the decision boundary landscape.

Roundability: use state-of-the art probabilistic rounding error analysis to
justify large-scale, low precision computations.
I will study (a) why current AI technologies appear to defy traditional worst-case
floating point error bounds, and (b) whether low precision can be exploited by
an adversary.

Legislatability: devise easy-to-interpret results and practical case studies that can inform public opinion and impact the design of appropriate AI legislation.

The project identifies high-profile open questions requiring tools from
matrix analysis, optimization, backward error analysis, condition number theory and
stochastic computation. Some of the proposed work is highly speculative and challenging,
but will significantly advance our understanding of AI vulnerabilities.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Contribution nette de l'UE
€ 2 498 941,00
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Royaume-Uni
Région
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)