Feb, 2024

VADER 是你的 AI 有多强？朝着适合管制的人工智能系统定义的方向

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TL;DR提出 VADER 框架对人工智能（AI）定义进行评分并分析 AI 管制提案的适当性，发现已评估的提案都存在问题，存在对 ICT 系统和其他领域工作的风险。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 解决问题，收获利益 ——AI 监管争议的系统回顾

    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。

    Sep, 2022

  • 可信 AI 之旅 - 第一部分：实用框架的追求

    本研究综述了值得信赖的人工智能（TAI）及其各种定义，提出了离开支配和工程语境中的责任或伦理人工智能等术语以明确任何混淆的建议，并强调了公平性、偏见、风险、安全性、可解释性和可靠性等关键属性和特性以发展一个普遍框架来处理这些问题，同时考虑了欧盟、中国和美国在 AI 领域的政策和法规以及跨国公司面临的调整挑战，提出了一个新的框架 SFMA 来执行 TAI 和规范化措施，同时警示过度规制对 TAI 和技术创新可能造成的危害。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • AI Cards：面向机器可读 AI 和风险文档的应用框架，受欧盟 AI 法案启发

    该研究论文通过对 EU AI 法案规定的技术文档的深入分析，以 AI 风险管理为重点，提出了 AI 卡作为一种新颖的综合框架，通过人机可读的格式来表示 AI 系统的预期用途，以实现透明性、可理解性和互操作性，为法律合规性和一致性评估任务提供了自动化工具的开发能力。

    Jun, 2024

  • 运用四种方法评估通用人工智能系统的定义

    欧盟的人工智能法案旨在规范人工智能技术，明确区分具有固定目的和具有广泛目的的系统，并提出了四种方法来判定是否将人工智能系统分类为广泛目的系统。

    Jun, 2023

  • 实现可验证的人工智能

    本文从形式方法的角度考虑了 “可验证的人工智能” 这一目标。描述了实现可验证人工智能所面临的五个挑战及相应的五个解决原则。

    Jun, 2016