管理人工智能可信度风险的挑战和努力:知识状态

科学领域:

• 人工智能 (AI) 风险管理风险管理
• 网络安全 网络安全
• 社会技术系统 社会技术系统

背景情况:

• 现有的AI风险管理框架忽视了人类因素,缺乏对社会/人类威胁的指标.
• 尼斯特人工智能RFM和ENISA的见解揭示了人类-人工智能交互的局限性,以及需要进行伦理/社会测量.
• 人工智能可信度是多方面的,包括立法,网络威胁情报和对手的特征.

研究的目的:

• 识别人工智能风险管理框架中的关键缺口,特别是关于人类和社会维度的缺口.
• 通过整合技术和社会缓解策略,提出一种全面的AI可信度方法.
• 引入创新的防御机制,以增强人工智能安全性和了解对手的个人资料.

主要方法:

• 对现有的AI风险管理框架 (NIST AI RFM,ENISA) 的分析.
• 技术威胁 (数据访问,中毒,后门) 和社会心理威胁 (偏见,错误信息,隐私) 的探索.
• 开发一种结合技术和社会缓解方法,包括网络社会演习和数字克隆.

主要成果:

• 在当前的人工智能风险管理中发现了对人类因素和社会威胁的重大忽视.
• 证明了网络安全,人工智能和社会科学专业人员之间跨学科合作的必要性.
• 提出了新的防御策略,如网络社会演习和数字克隆,以加强AI安全.

结论:

• 一个强大的AI生态系统需要整合技术和社会缓解措施,标准和持续的研究.
• 跨学科的合作,宣传活动和持续的研究对于道德的人工智能发展至关重要.
• 开发弹性AI系统需要解决技术漏洞和社会/人类影响.