論文の概要: Evolving AI Risk Management: A Maturity Model based on the NIST AI Risk Management Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15229v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 22:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:24:59.620747
• Title: Evolving AI Risk Management: A Maturity Model based on the NIST AI Risk Management Framework
• Title（参考訳）: AIリスク管理の進化: NIST AIリスク管理フレームワークに基づく成熟度モデル
• Authors: Ravit Dotan, Borhane Blili-Hamelin, Ravi Madhavan, Jeanna Matthews, Joshua Scarpino
• Abstract要約: 研究者、政府機関、組織は、責任あるAIコミュニティへのシフトを要求している。 我々は,社会工学的被害軽減のベストプラクティスに関する新たなコンセンサスに対して,組織がどこに座るかを評価するための枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Researchers, government bodies, and organizations have been repeatedly calling for a shift in the responsible AI community from general principles to tangible and operationalizable practices in mitigating the potential sociotechnical harms of AI. Frameworks like the NIST AI RMF embody an emerging consensus on recommended practices in operationalizing sociotechnical harm mitigation. However, private sector organizations currently lag far behind this emerging consensus. Implementation is sporadic and selective at best. At worst, it is ineffective and can risk serving as a misleading veneer of trustworthy processes, providing an appearance of legitimacy to substantively harmful practices. In this paper, we provide a foundation for a framework for evaluating where organizations sit relative to the emerging consensus on sociotechnical harm mitigation best practices: a flexible maturity model based on the NIST AI RMF.
• Abstract（参考訳）: 研究者、政府機関、組織は、AIの潜在的な社会技術的損害を軽減するために、責任あるAIコミュニティを一般的な原則から具体的で運用可能なプラクティスに変えることを繰り返し呼びかけている。 nist ai rmfのようなフレームワークは、社会技術的被害軽減の運用における推奨プラクティスに関する新たなコンセンサスを具体化している。 しかし、現在民間の組織は、この新興のコンセンサスをはるかに遅れている。 実装は散発的で選択的です。 最悪の場合、それは非効率であり、信頼に値するプロセスの誤解を招き、正当性の外観を与え、実質的な有害な行為に役立てるリスクを負う。 本稿では,NIST AI RMFに基づくフレキシブル成熟度モデルである社会工学的調和緩和のベストプラクティスに関する新たなコンセンサスに対して,組織がどのような立場にあるかを評価するための基盤を提供する。

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