Baza podatkov o tveganjih umetne inteligence

Raziskovalci iz univerze MIT so objavili obsežno zbirko podatkov o stotinah dokumentiranih tveganj, ki so povezana z uporabo sistemov umetne inteligence. Z dokumentiranimi primeri naj bi organizacijam pomagali pri ocenjevanju razvijajočih se tveganj umetne inteligence.

Medtem ko številne organizacije in raziskovalci že dalja časa opozarjajo na pomen obravnave tveganj umetne inteligence, so bila doslej prizadevanja za dokumentiranje in razvrščanje teh tveganj v veliki meri neusklajena, kar je vodilo v razdrobljenost nasprotujočih si klasifikacijskih sistemov.

MIT AI Risk Repository se spopada s tem izzivom s konsolidacijo informacij iz 43 obstoječih taksonomij, vključno z recenziranimi članki, konferenčnimi dokumenti in poročili. Rezultat tega natančnega postopka urejanja je baza podatkov z več kot 700 edinstvenimi tveganji.

Repozitorij uporablja dvodimenzionalni sistem klasifikacije. Tveganja so najprej razvrščena glede na njihove vzroke, pri čemer se upošteva odgovorni subjekt (človek ali umetna inteligenca), namen (namerno ali nenamerno) in čas tveganja (pred uvedbo ali po uvedbi). Ta vzročna taksonomija pomaga razumeti okoliščine in mehanizme, s katerimi lahko nastanejo tveganja umetne inteligence.

Tveganja so razvrščena nato v sedem različnih področij, vključno z diskriminacijo in strupenostjo, zasebnostjo in varnostjo, dezinformacijami in zlonamernimi akterji ter zlorabo. AI Risk Repository je zasnovan kot živa zbirka podatkov. Je javno dostopen in organizacije ga lahko prenesejo za lastno uporabo. Raziskovalna skupina namerava redno posodabljati bazo podatkov z novimi tveganji, ugotovitvami raziskav in nastajajočimi trendi.

Raziskovalna skupina obenem priznava, da medtem ko repozitorij ponuja celovito osnovo, bodo morale organizacije prilagoditi svojo oceno tveganja in strategije blažitve tveganj svojim specifičnim okoliščinam. Vendar pa centralizirano in dobro strukturirano skladišče, kot je to, zmanjša verjetnost, da bi spregledali kritična tveganja.