論文の概要: Risk Sources and Risk Management Measures in Support of Standards for General-Purpose AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23472v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 21:32:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:03:51.104092
• Title: Risk Sources and Risk Management Measures in Support of Standards for General-Purpose AI Systems
• Title（参考訳）: 汎用AIシステム標準を支えるリスクソースとリスクマネジメント対策
• Authors: Rokas Gipiškis, Ayrton San Joaquin, Ze Shen Chin, Adrian Regenfuß, Ariel Gil, Koen Holtman,
• Abstract要約: 我々は、汎用AIシステムのためのリスクソースとリスク管理対策の広範なカタログをコンパイルする。 この作業には、モデル開発、トレーニング、デプロイメントステージにわたる技術的、運用的、社会的リスクの特定が含まれる。 このカタログは、AIガバナンスと標準における利害関係者による直接的な使用を容易にするために、パブリックドメインライセンス下でリリースされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3266896180922187
• License:
• Abstract: There is an urgent need to identify both short and long-term risks from newly emerging types of Artificial Intelligence (AI), as well as available risk management measures. In response, and to support global efforts in regulating AI and writing safety standards, we compile an extensive catalog of risk sources and risk management measures for general-purpose AI (GPAI) systems, complete with descriptions and supporting examples where relevant. This work involves identifying technical, operational, and societal risks across model development, training, and deployment stages, as well as surveying established and experimental methods for managing these risks. To the best of our knowledge, this paper is the first of its kind to provide extensive documentation of both GPAI risk sources and risk management measures that are descriptive, self-contained and neutral with respect to any existing regulatory framework. This work intends to help AI providers, standards experts, researchers, policymakers, and regulators in identifying and mitigating systemic risks from GPAI systems. For this reason, the catalog is released under a public domain license for ease of direct use by stakeholders in AI governance and standards.
• Abstract（参考訳）: 新たなタイプの人工知能(AI)による短期的および長期的リスクと、利用可能なリスク管理手段の両方を特定する必要がある。 対応として、AIの規制や安全基準作成のグローバルな取り組みを支援するため、我々は、汎用AI(GPAI)システムのリスクソースとリスク管理対策の広範なカタログをコンパイルし、関連する説明と支援事例を完備する。 この作業には、モデル開発、トレーニング、デプロイメント段階にわたる技術的、運用的、社会的リスクの特定と、これらのリスクを管理するための確立された実験的方法の調査が含まれる。 我々の知る限り、この論文はGPAIリスクソースと、既存の規制フレームワークに関して記述的で自己完結的で中立なリスク管理対策の両方について、広範囲にわたるドキュメントを提供する最初のものである。 この研究は、AIプロバイダ、標準専門家、研究者、政策立案者、規制当局がGPAIシステムからのシステム的リスクを特定し緩和することを支援することを目的としている。 このため、このカタログは、AIガバナンスと標準における利害関係者による直接的な使用を容易にするために、パブリックドメインライセンス下でリリースされている。

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