Sep, 2022

解决问题，收获利益 ——AI 监管争议的系统回顾

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TL;DR本文系统综述了国际上共 73 篇针对人工智能 (AI) 监管的学术论文，重点关注社会风险、监管责任和可能的政策框架，包括基于风险和基于原则的方法。研究发现 AI 领域的复杂性，以及其尚未成熟和缺乏明确性。通过与欧洲 AI 监管建议的比较，本文展示了该监管的具体方法、优点和缺点，有助于更好的理解 AI 和监管之间的关系及其中的规范决策。
发现论文，激发创造
  • 人工智能监管政策的综合评述与系统分析

    通过全球的 AI 监管政策提案，历史教训和分析方法的研究，我们旨在通过一种分而治之的方式帮助管理机构解决 AI 监管混乱。

    Jul, 2023

  • 走向可规管的 AI 系统：技术差距与政策机遇

    本文探讨如何规范人工智能系统，研究发现通过两个公共部门采购清单可标识现在和未来技术创新方面的人工智能是否符合规定要求，并且确认需跨学科合作来满足某些要求。

    Jun, 2023

  • 规管人工智能：全球解决方案建议

    为了最大化人工智能技术的好处并最小化其风险，我们需要一个国际的人工智能治理框架，包括一个新的人工智能监管机构来制定规范统一的 AI 技术标准并协调世界各地的政策制定。

    May, 2020

  • 风险导向的人工智能监管的风险：认真对待责任

    欧盟人工智能法案是一项基于风险的前瞻性监管方法，旨在预防某些有害结果，并提倡对数据质量和人工监督进行批判性检查；我们建议将责任视为主要监管机制，并区分潜在危害的内生和外生因素，通过合理分配开发者和使用者之间的责任来减轻风险。

    Nov, 2023

  • AI 法案估计影响的数量研究

    对欧盟 AI 规则的初稿进行了分类，并与计算机科学和法律专家一起将其按照 AI 法案进行分类，表明需要更加明确具体的规定，并且只有大约 30％的 AI 系统被 AI 法案约束，其余分类为低风险。

    Mar, 2023

  • 欧洲的人工智能监管：从 AI 法案到未来监管挑战

    欧盟 AI 监管、混合监管策略、AI 法案等关键词所涵盖的论文讨论了 AI 监管的复杂性以及现行 AI 法案的不足，并呼吁建立协议以规范高性能开源 AI 系统的访问，以进一步完善 AI 技术的有效治理。

    Oct, 2023

  • 评估法规和标准对人工智能领域创新的影响

    本文批判性地探讨了监管在 AI 领域中抑制创新的观点，讨论了目前 AI 监管的趋势，特别是提出的欧洲 AI 法案及支持其实施的标准，分析和批判了支持监管抑制创新观点，并提出了替代性观点，阐明监管和标准如何促进 AI 领域的创新。

    Feb, 2023

  • 负责任的人工智能：一项结构化文献综述

    我们的研究旨在推进负责任的人工智能（AI）的概念，这是欧盟政策讨论中日益重要的主题。我们提出了一种全面且目前为止我们所知的第一个负责任 AI 的统一定义。通过结构化文献综述，我们阐明了关于负责任 AI 的当前理解，并基于该分析提出了未来以此概念为中心的框架发展方法。我们的发现支持以人为中心的负责任 AI 方法，其中包括以伦理、模型可解释性以及隐私、安全和信任为支柱的 AI 方法的实施。

    Mar, 2024

  • 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

  • 跨学科方法探讨人工智能对社会影响的理解

    人工智能创新主要关注 “what” 和 “how” 问题，忽视可能的危害与社会背景，导致了潜在的社会技术问题，因此我们需要计算机科学和社会学科之间更紧密的联系。

    Dec, 2020