論文の概要: TASRA: a Taxonomy and Analysis of Societal-Scale Risks from AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06924v2
- Date: Wed, 14 Jun 2023 18:55:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 11:03:25.213032
- Title: TASRA: a Taxonomy and Analysis of Societal-Scale Risks from AI
- Title（参考訳）: TASRA:AIによる社会規模リスクの分類と分析
- Authors: Andrew Critch and Stuart Russell
- Abstract要約: 多くの抜本的な分類が可能であり、特に新しいリスクや安全性への実践的なアプローチを明らかにする場合、有用であるものもある。
本稿では,リスクに繋がる行動,アクターは一体化されているか,意図的かという,説明責任に基づく分類について考察する。
また、AIシステムの予期せぬ相互作用から生じるリスクや、意図的に悪用されるリスクなど、さまざまなリスクタイプがどのように機能するかを説明する物語も提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.240642213359267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While several recent works have identified societal-scale and
extinction-level risks to humanity arising from artificial intelligence, few
have attempted an {\em exhaustive taxonomy} of such risks. Many exhaustive
taxonomies are possible, and some are useful -- particularly if they reveal new
risks or practical approaches to safety. This paper explores a taxonomy based
on accountability: whose actions lead to the risk, are the actors unified, and
are they deliberate? We also provide stories to illustrate how the various risk
types could each play out, including risks arising from unanticipated
interactions of many AI systems, as well as risks from deliberate misuse, for
which combined technical and policy solutions are indicated.
- Abstract（参考訳）: 近年のいくつかの研究で、人工知能による人類に対する社会規模および絶滅レベルのリスクが特定されているが、そのようなリスクを徹底的に分類する試みは、ほとんどない。
多くの抜本的な分類が可能であり、特に新しいリスクや安全性への実践的なアプローチを明らかにする場合に有用である。
本稿では,リスクに繋がる行動,アクターは一体化されているか,意図的かという,説明責任に基づく分類について考察する。
また、多くのAIシステムの予期せぬ相互作用から生じるリスクや、技術的なソリューションとポリシーの複合が示される故意の誤用によるリスクなど、さまざまなリスクタイプがどのように機能するかを説明する物語も提供します。
関連論文リスト
- Risks and NLP Design: A Case Study on Procedural Document QA [52.557503571760215]
より具体的なアプリケーションやユーザに対して分析を専門化すれば,ユーザに対するリスクや害の明確な評価が可能になる,と我々は主張する。
リスク指向のエラー分析を行い、リスクの低減とパフォーマンスの向上を図り、将来のシステムの設計を通知する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:23:43Z) - The AI Risk Repository: A Comprehensive Meta-Review, Database, and Taxonomy of Risks From Artificial Intelligence [35.77247656798871]
人工知能(AI)によって引き起こされるリスクは、学者、監査人、政策立案者、AI企業、そして一般大衆にかなり懸念されている。
AIリスクに対する共通理解の欠如は、包括的に議論し、研究し、それに反応する能力を妨げる可能性がある。
本稿では、共通の参照フレームとして機能するAIリスクリポジトリを作成することで、このギャップに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-14T10:32:06Z) - AI Risk Categorization Decoded (AIR 2024): From Government Regulations to Corporate Policies [88.32153122712478]
我々は4階層の分類に分類された314のユニークなリスクカテゴリを特定した。
最高レベルでは、この分類はシステム・アンド・オペレーショナル・リスク、コンテンツ・セーフティ・リスク、社会的なリスク、法と権利のリスクを含む。
我々は、セクター間の情報共有と、生成型AIモデルとシステムのリスク軽減におけるベストプラクティスの推進を通じて、AIの安全性を向上することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-25T18:13:05Z) - Towards Probing Speech-Specific Risks in Large Multimodal Models: A Taxonomy, Benchmark, and Insights [50.89022445197919]
本研究は,8つのリスクカテゴリーを敵意(悪意的皮肉と脅し),悪意的模倣(年齢,性別,民族),ステレオタイプ的バイアス(年齢,性別,民族)を対象とする音声特異的リスク分類法を提案する。
分類に基づいて,これらのリスクのカテゴリを検出するために,現在のLMM能力を評価するための小規模データセットを作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-25T10:08:45Z) - AI and the Iterable Epistopics of Risk [1.26404863283601]
AIが社会に提示するリスクは、一般的な計算によって管理可能であると広く理解されている。
本稿では、規制当局、開発者、サイバーセキュリティの専門家によるリスクの把握と管理について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T13:33:22Z) - Control Risk for Potential Misuse of Artificial Intelligence in Science [85.91232985405554]
我々は、科学におけるAI誤用の危険性の認識を高めることを目的としている。
化学科学における誤用の実例を取り上げる。
我々は、科学におけるAIモデルの誤用リスクを制御するSciGuardというシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:50:57Z) - Capsa: A Unified Framework for Quantifying Risk in Deep Neural Networks [142.67349734180445]
ディープニューラルネットワークにリスク認識を提供する既存のアルゴリズムは複雑でアドホックである。
ここでは、リスク認識でモデルを拡張するためのフレームワークであるcapsaを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T02:07:47Z) - An Overview of Catastrophic AI Risks [38.84933208563934]
本稿では,破滅的なAIリスクの主な要因について概説し,その要因を4つのカテゴリに分類する。
個人やグループが意図的にAIを使用して危害を及ぼす悪用; 競争環境がアクターに安全でないAIを配置させたり、AIに制御を強制するAIレース。
組織的リスクは 人的要因と複雑なシステムが 破滅的な事故の 可能性を高めることを示しています
不正なAIは、人間よりもはるかにインテリジェントなエージェントを制御することの難しさを説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T03:35:06Z) - Actionable Guidance for High-Consequence AI Risk Management: Towards
Standards Addressing AI Catastrophic Risks [12.927021288925099]
人工知能(AI)システムは、社会規模で非常に高い、または破滅的な結果をもたらす事象のリスクを提示することができる。
NISTはAIリスク評価と管理に関する自主的なガイダンスとして、AI RMF(AI Artificial Intelligence Risk Management Framework)を開発している。
我々は、非常に高い、または破滅的な結果のイベントのリスクを特定し、管理することに焦点を当てた、行動可能なガイダンスの詳細な推奨を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-17T18:40:41Z) - A Survey of Risk-Aware Multi-Armed Bandits [84.67376599822569]
我々は、様々な利害リスク対策をレビューし、その特性についてコメントする。
我々は,探索と探索のトレードオフが現れる,後悔の最小化設定のためのアルゴリズムを検討する。
今後の研究の課題と肥大化についてコメントし、締めくくりに締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-12T02:20:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。