应对生成性人工智能的风险：NIST人工智能风险管理框架的全面指南
深入讨论
技术性
0 0 107
本文件作为人工智能风险管理框架的补充资源，专注于与生成性人工智能（GAI）相关的独特风险。它概述了具体风险、管理措施以及组织如何将其风险管理策略与GAI的能力和挑战对齐的见解。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1全面识别与生成性人工智能相关的独特风险。
- 2为组织提供管理GAI风险的实用措施和策略。
- 3基于多方利益相关者的反馈，增强了可信度和相关性。
• 独特见解
- 1对GAI特有的虚构和数据隐私等风险进行详细分析。
- 2风险管理框架在各行业的跨部门适用性。
• 实际应用
- 本文为组织提供了有效管理GAI相关风险的可操作见解，是风险管理专业人士的宝贵资源。
• 关键主题
- 1生成性人工智能风险
- 2风险管理策略
- 3人工智能风险管理框架的跨部门应用
• 核心洞察
- 1关注生成性人工智能带来的新风险。
- 2指导如何将风险管理与组织目标对齐。
- 3纳入公众反馈以增强框架的相关性。
• 学习成果
- 1识别与生成性人工智能相关的独特风险。
- 2实施与组织目标对齐的有效风险管理策略。
- 3理解GAI对各个行业的影响。
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 1. 引言
生成性人工智能引入的风险与传统软件风险不同，既加剧了现有挑战，又创造了新的挑战。这些风险可能在人工智能生命周期的各个阶段显现，并可能对社会产生重大影响。组织必须理解这些风险如何演变，并相应地分配资源。
“ 3. 与生成性人工智能相关的主要风险
鼓励组织采取具体措施来减轻生成性人工智能的风险。这包括：
- 制定与生成性人工智能相关的术语表。
- 对识别出的风险进行分类，以增强理解和管理。
- 建立监测和评估与生成性人工智能应用相关风险的协议。
- 与利益相关者进行互动，以获取反馈并持续改进。
原始链接：https://airc.nist.gov/docs/NIST.AI.600-1.GenAI-Profile.ipd.pdf
评论(0)