AI 공개 요구 사항은 인공 지능이 전력망에서 성장하는 역할을 수행하므로 위험을 관리하는 데 필수적입니다.
전기 그리드는 물 시스템 및 통신과 같은 다른 생명을 유지하는 서비스를 지원하기 때문에 작은 부분이 아닙니다. 그러나 전기 유틸리티는 점점 더 인공 지능 (AI)으로 전력 수요를 관리하고 의사 결정을 돕고 있습니다. 이는 전반적인 에너지 보안을 향상시킬 가능성이 있지만 규제 기관이 완화 해야하는 잠재적 위험을 도입하고 투자자는 가격을 책정해야합니다.
현재 전력망에 AI 애플리케이션을 사용하는 방법에 대한 전용 정책은없고 명확한 책임 규칙이 없습니다. 일반적으로 위험 회피 유틸리티 및 그리드 운영자는 자체적으로 수준의 조사를 적용합니다. 그러나 일부 하향식 감독에는 가치가있을 것입니다.
처음으로 미국 규제 기관은 AI 관행에 대한 특정 공개 요구 사항을 개발해야합니다. AI 아키텍처, 사용법 및 AI 시스템 상호 작용 방법을 이해하면 모든 이해 관계자가 위험 프로파일을 평가하여 더 나은 결정을 내리고 책임 위험을 줄입니다.
전기 시장의 특성을 고려할 때, 모든 그리드는 중앙 AI에 의존하여 관련된 모든 당사자에 대한 발전 및 수요를 관리하는 것은 불가능합니다. 대신, 우리는 발전기와 유통 업체가 자체 AI 시스템을 활용할 것으로 기대합니다. 여러 엔티티가 AI를 활용하는이 분산 된 접근법은 “다중 에이전트 시스템”(MAS)이라고합니다. 보다 정확하게는 Power Grid는 인간 운영자가 다양한 기능을 수행하는 자동화 시스템과 상호 작용하는 하이브리드 MAS입니다.
다중 에이전트 시스템의 실패 이해
우리는 오늘 AI 시스템이 실패하는 방법에 대해 좋은 의미를 가지고 있습니다. 그러나 MAS 또는 하이브리드 MA의 고유 한 실패 모드는 이해가 적습니다. 분류 또는 토큰 생성과 같은 일반적인 AI 예측 작업과 달리 다중 에이전트 시스템은 별개의 구성 요소 간의 상호 작용에 의존하여 다양한 종류의 실패로 이어집니다.
Cooperative AI Foundation의 최근 간행물은 그 중 세 가지를 확인했으며, 이들 중 3 개가 유틸리티 부문에 해로운 영향을 미쳤습니다. 첫째, 이해 관계자가 개별 목표를 추구하고 있기 때문에 시스템이 차선책 전체 솔루션을 산출하는 경쟁이 있습니다. 다른 하나는 다양한 AI 에이전트 배열이 효과적으로 협력하는 데 어려움을 겪고, 이성적 인 결과보다 덜한 결과를 초래하거나, 효율성 또는 효율성을위한 시스템을 최적화하지 못하거나, 조정 문제로 인해 견고성을 향상시키지 못한다. 이것은 통합 된 AI 세트를 사용하여 잠재적으로 해결 될 수 있습니다. 그러나 이것은 세 번째 고장 모드 인 Commusion의 위험을 도입합니다. 공모 실패에서 AI 요원은 고객과 같은 다른 이해 관계자의 관심을 우선시합니다. (이 아이디어는 법원 사건에서 RealPage 및 임대료 설정 알고리즘에 대한 등장했습니다.)
단일 AI 시스템의 기술적 실패도 사라지지 않습니다. 환각, 샘플 외 예측 및 모델 드리프트는 여전히 발생하고 MAS를 손상시킬 수있는 문제입니다. AI는 이론적으로 모델 또는 데이터 중독 공격과 같은 고유 한 사이버 보안 취약점으로 전력망을 열어줍니다. 마지막으로, 이것이 사회 기술 시스템임을 인식하는 것이 필수적입니다. 이는 시장 역학과 인적 요소도 위험에 크게 영향을 미칩니다.
AI 공개 요구 사항의 사례
요컨대, AI 관련 고장은 그리드 운영자와 이해 관계자가 준비되지 않은 혼란을 야기 할 수 있습니다. 연방 에너지 규제위원회, 에너지 부 및 증권 거래위원회와 같은 미국 규제 기관은 이에 앞서 있어야합니다. 그들은 그리드에 이러한 위험을 완화하기 위해 어떤 유형의 AI 공개가 필요한지 조사하여 시작할 수 있습니다. 추가 질문은 그러한 공개가 의무적이거나 자발적이어야하는지 여부입니다.
공개는 몇 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 에너지 투자자는 위험에 가격을 책정 할 때이 정보를 사용할 수 있습니다. 둘째, 규제 기관은 AI 위험이 잠재적 인 혜택에 대해 어떻게 쌓이는지를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 마지막으로, AI 공개 보고서에서 수집 된 정보는 에너지 법률이 AI와의 보조를 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 인간 운영자와 AI 의사 결정 지원 도구 간의 책임을 묘사하는 것이 책임 결정에 중요합니다. 아니면 AI 에이전트가 자율적으로 가격을 올리기 위해 충돌하면 어떻게됩니까?
AI 시대와 규정을 정렬합니다
에너지 부문의 모든 사람은 AI 구현이 기존 규제 프레임 워크에 어떻게 적용되는지에 동의해야합니다. 현재의 에너지 정책 및 관행은 AI 전 환경을 위해 설계되었습니다. 너무 많은 모호성이 남아 있다면, 그 불확실성은 원하는 진보를 늦출 수 있습니다.
AI 공개 공식화는 특히 파워 그리드의 복잡성과 AI의 동적 특성을 고려할 때 시간이 걸립니다. AI가 배치되는 속도를 감안할 때, 연방 기관은 피할 수있는 위험이 실현되기 전에 사전에 행동해야합니다.
Ismael Arciniegas Rueda는 비영리 단체, 비 당파 연구 기관인 Rand의 선임 경제학자이며 Pardee Rand 대학원의 공공 정책 교수입니다.
Daniel Tapia는 Rand의 정치 과학자입니다.
