Jun, 2016

人工智能安全中的具体问题

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TL;DR讨论机器学习与人工智能技术对社会潜在影响的一个问题：机器学习系统中的意外事故风险和如何抵御。我们提出了五个与事故风险相关的实际研究问题，涉及到错误的目标函数、过于昂贵的监督、安全探索和分布变化等方面。最后，思考了如何更具生产力地思考人工智能前瞻性应用的安全问题。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能安全性的具体问题再探讨

    AI 安全的概念在社会中日益普及，AI 社区越来越关注 AI Safety 的概念，即防止在 AI 部署过程中系统行为意外偏离设计意图而导致的故障。通过分析真实案例，我们展示了当前的词汇虽然能够涵盖 AI 部署中遇到的一系列问题，但仍需要一个扩展的社会技术框架来更好地理解 AI 系统和实施的安全机制在现实生活中的成功与失败。

    Dec, 2023

  • 机器学习安全中尚未解决的问题

    通过提出四个安全性问题：鲁棒性、监控风险、降低内在模型风险和降低系统风险，本篇研究为机器学习的安全性提供了新的技术路线和解决方案。

    Sep, 2021

  • 系统安全和人工智能

    本章提出了七个防止人工智能系统造成伤害的课程，探讨了系统安全领域的见解，针对公共机构及基础设施中的新应用程序引发的新危害，阐述了诊断和消除新人工智能系统危害的共识缺失，并探讨了有效人工智能管理所需的跨学科方法和共享语言。

    Feb, 2022

  • 机器学习安全性：网络物理系统、决策科学和数据产品

    本论文旨在明确机器学习安全的定义，并通过研究智能决策科学和数据产品等应用领域，探讨实现机器学习安全的四种策略，包括内在安全设计、安全保护垫、安全失败和程序保护，并提出相应的技术方法和异议函数，以确保解释性、因果性、人工参与和用户体验设计等方面的安全性。

    Oct, 2016

  • 机器学习中的工程安全

    本文探讨了机器学习算法越来越在日常生活中影响我们的决策和与我们互动，因此我们必须考虑涉及机器学习的系统的安全性，本文提出了四种不同的实现安全性的策略，并讨论了应用中可能存在的不完全符合现代统计机器学习基本原则的因素。

    Jan, 2016

  • 探讨高水平人工智能的差异化风险和控制问题

    本文使用分层复杂系统框架对人工智能（AI）风险进行建模，并从公共和私营领域的领域专家收集调查数据以分类 AI 影响和可能性，结果显示强大的 AI 代理情景有更多不确定性，对 AI 对齐失败和影响寻求行为的关注增加以及对多智能体环境的信心增强。

    Nov, 2022

  • 自主驾驶汽车中的机器学习安全实用解决方案

    本文讨论了自动驾驶汽车中的机器学习安全性问题，总结了一些实用的机器学习安全技术，以增强算法的可靠性和安全性，并讨论了机器学习组件的安全性限制和用户体验方面。

    Dec, 2019

  • AI 安全之法律研究

    人工智能系统如何安全并与人类价值相一致是一个开放性的研究问题，本文提出有效的法律制度是解决人工智能安全性的最佳途径。

    Jul, 2023

  • 克服 AI 集成系统开发和部署中的想象力失败

    介绍了计算系统杂交网络可能造成的几种潜在的伤害形式，探讨了这些潜在的伤害对不同利益相关方的影响，并提出了有效的伤害预防框架应该考虑包括计算系统特征、利益相关方和潜在伤害的广泛范围等在内的因素。

    Nov, 2020

  • 使用人工智能预防车祸

    通过使用机器学习技术，结合交通事故和气象数据，该研究旨在预测交通事故的严重程度并减少交通事故。

    Jun, 2022