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一次治理多方合规:利用您的安全技能来管理 AI 风险 (F. Paul Greene).pdf

上传人: a****d 编号:402812 2025-01-10 33页 2.80MB

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本文由F. Paul Greene撰写,他是Harter Secrest & Emery LLP的隐私和数据安全实践小组负责人,也是Ponemon Institute的杰出研究员,拥有多个认证隐私专业资格。文章讨论了如何通过NIST AI RMF(人工智能风险管理框架)和NIST CSF(网络安全框架)来管理和治理AI风险。文章首先界定了AI的概念,并探讨了AI的伦理问题。接着,通过“ Uncanny Valley”概念讨论了人们对AI的感觉。然后,文章提出了一种框架,以算法和启发式方法来处理AI风险。此外,还讨论了如何将NIST AI RMF和NIST CSF相结合,以实现数据分类、风险评估和政策开发等目标。文章还强调了构建多元化团队、了解外部影响、逐步实施框架以及关注行业动态的重要性。最后,文章提供了一些建议,如不要依赖AI平台来判断其可靠性,不要仅凭AI来制定政策,不要假设偏见不是一个问题。
"如何有效管理AI风险?" "AI伦理问题该如何解决?" "如何打造安全、可解释和公平的AI系统?"
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