AI风险数据库：揭示人工智能领域的风险

关键要点

麻省理工学院MIT研究人员创建了一个名为“AI风险数据库”的在线平台，旨在提供一个易于访问和更新的人工智能风险概述。数据库收录了来自43种分类法中提取的777种风险，包括偏见、错误信息和潜在的生物化学武器等。该数据库旨在帮助决策者更全面地理解和管理人工智能带来的风险，促进人工智能治理的有效性。

来源：Elnur/Shutterstock

AI风险数据库的目标

麻省理工学院的研究团队不仅讨论了人工智能AI可能带来的各种问题，还创建了一个被称为“AI风险数据库”的平台，其中汇集了来自43种分类法中提取的777种风险。这一数据库的详细介绍发表在最近的一篇摘要中。

根据MIT Technology Review的一篇文章，研究团队指出，采用AI可能存在众多风险，包括系统偏见、散布错误信息，甚至有可能引发上瘾行为。同时，人工智能也可能被用于制造生物或化学武器，或者情况失控。因此，了解这些潜在风险是准备应对的第一步。

数据库的组成

为了回答关于人工智能风险的问题，MIT计算机科学与人工智能实验室CSAIL的FutureTech小组和其他团队合作开发了AI风险数据库。根据CSAIL的网站发布的信息，研究人员对现有的人工智能风险框架进行了审查，发现了多个关键的盲点。他们的分析显示，即使是最全面的框架，也忽视了约30的风险。

当前项目负责人彼得斯拉特里博士指出，由于人工智能风险文献分散在多个同行评审的期刊、预印本和行业报告中，可能导致决策者参考的信息不完整，错失重要问题，并产生集体盲点。

根据MIT的FAQ，数据库采用“系统搜索策略、反向和正向搜索以及专家咨询”创建，识别了43种AI风险分类法、框架和分类体系，并从这些文档中提取了700多种风险形成一个动态更新的数据库。

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MIT研究人员表示，该数据库为各类研究人员、开发者、企业评估者、审计员、政策制定者和监管者提供了易于访问的AI风险概述，以及定期更新的信息源。

数据库包括三个部分：

AI风险数据库：记录了从43个现有框架中提取的700多种风险，并附有引用和页码。AI风险因果分类法：分类风险发生的方式、时间和原因。AI风险领域分类法：将风险分类为七个领域和23个子领域。

七个领域包括歧视与有害性、隐私与安全、错误信息、恶意行为与滥用、人机交互、社会经济与环境损害，以及AI系统安全、故障和限制。

有助于人工智能治理的工具

信息科技研究小组的首席研究主任布赖恩杰克逊称，这个数据库对于希望在组织中建立AI治理的领导者来说，将极为有用。他指出，AI给组织带来了许多新的风险，同时也加剧了某些现有风险。系统化记录这些风险往往需要企业风险专家的帮助，而现在MIT已经完成了这项艰巨的工作。

他补充道，“数据库在形式和结构上都