Kevin TopolskyEin Team von Forschern der FutureTech-Gruppe am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am MIT hat sich auf ein wegweisendes Unterfangen begeben, um ein umfassendes Verzeichnis der KI-Risiken zu erstellen.
Die Forscher stellten signifikante Lücken in bestehenden Rahmenwerken für die KI-Risikobewertung fest, wobei etwa 30 % der identifizierten Risiken selbst von den gründlichsten individuellen Rahmenwerken übersehen wurden. Dies unterstreicht eine drängende Herausforderung in diesem Bereich – die verstreute Natur der Informationen zu KI-Risiken in wissenschaftlichen Zeitschriften, Preprints und Industrieberichten führt zu blinden Flecken im kollektiven Verständnis.
Das AI Risk Repository-Projekt besteht aus drei Hauptkomponenten:
1. KI-Risikodatenbank: Sammlung von über 700 Risiken aus 43 bestehenden KI-Rahmenwerken.
2. Kausale Taxonomie: Klassifizierung der Risiken, um zu verstehen, wie, wann und warum sie auftreten.
3. Domänen-Taxonomie: Einteilung der Risiken in sieben Kernbereiche und 23 Unterbereiche, darunter Diskriminierung, Privatsphäre, Fehlinformationen, bösartige Akteure, Mensch-Computer-Interaktion, sozio-ökonomische und Umweltschäden sowie Sicherheit, Schäden und Einschränkungen von KI-Systemen.
In ihrer Projektzusammenfassung betonen die Autoren die kritische Bedeutung dieser Risiken für die Akademie, Prüfer, Politiker, KI-Unternehmen und die Öffentlichkeit. Der Mangel an gemeinsamem Verständnis über KI-Risiken könnte jedoch unsere Fähigkeit beeinträchtigen, diese effektiv zu diskutieren, zu erforschen und darauf zu reagieren.
Das AI Risk Repository stellt einen wegweisenden Versuch dar, KI-Risikorahmen in einem öffentlich zugänglichen, umfassenden, erweiterbaren und kategorisierten Risikodatenbankformat aufzubereiten, zu analysieren und zu extrahieren. Diese Initiative zielt darauf ab, die Grundlage für einen koordinierteren, kohärenteren und umfassenderen Ansatz zur Definition, Überprüfung und Bewältigung der von KI-Systemen ausgehenden Risiken zu schaffen.
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