論文の概要: SAIF: A Comprehensive Framework for Evaluating the Risks of Generative AI in the Public Sector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08814v1
- Date: Wed, 15 Jan 2025 14:12:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-16 15:53:46.890453
- Title: SAIF: A Comprehensive Framework for Evaluating the Risks of Generative AI in the Public Sector
- Title（参考訳）: SAIF: 公共部門における生成AIのリスク評価のための包括的枠組み
- Authors: Kyeongryul Lee, Heehyeon Kim, Joyce Jiyoung Whang,
- Abstract要約: 生成AI(SAIF)のリスクを評価するためのシステムdAta generatIon Frameworkを提案する。
SAIFには、リスクのブレークダウン、シナリオの設計、Jailbreakメソッドの適用、プロンプト型探索の4つの重要なステージがある。
我々は、この研究が、生成AIの公共部門への安全かつ責任ある統合を促進する上で重要な役割を担っていると信じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.710921988115686
- License:
- Abstract: The rapid adoption of generative AI in the public sector, encompassing diverse applications ranging from automated public assistance to welfare services and immigration processes, highlights its transformative potential while underscoring the pressing need for thorough risk assessments. Despite its growing presence, evaluations of risks associated with AI-driven systems in the public sector remain insufficiently explored. Building upon an established taxonomy of AI risks derived from diverse government policies and corporate guidelines, we investigate the critical risks posed by generative AI in the public sector while extending the scope to account for its multimodal capabilities. In addition, we propose a Systematic dAta generatIon Framework for evaluating the risks of generative AI (SAIF). SAIF involves four key stages: breaking down risks, designing scenarios, applying jailbreak methods, and exploring prompt types. It ensures the systematic and consistent generation of prompt data, facilitating a comprehensive evaluation while providing a solid foundation for mitigating the risks. Furthermore, SAIF is designed to accommodate emerging jailbreak methods and evolving prompt types, thereby enabling effective responses to unforeseen risk scenarios. We believe that this study can play a crucial role in fostering the safe and responsible integration of generative AI into the public sector.
- Abstract（参考訳）: 公共セクターにおける生成AIの急速な採用は、自動化された公的援助から福祉サービス、移民プロセスまで多様な応用を包含し、その変革の可能性を強調しながら、徹底的なリスク評価の必要性を強調している。
存在感の高まりにもかかわらず、公共セクターにおけるAI駆動システムに関連するリスクの評価は不十分なままである。
多様な政府の方針や企業ガイドラインから導かれるAIリスクの確立された分類基準に基づいて、我々は、そのマルチモーダル能力を考慮に入れながら、公共セクターにおける生成AIがもたらす重大なリスクを調査する。
さらに、生成AI(SAIF)のリスクを評価するためのシステムdAta generatIon Frameworkを提案する。
SAIFには、リスクのブレークダウン、シナリオの設計、Jailbreakメソッドの適用、プロンプト型探索の4つの重要なステージがある。
これにより、システマティックで一貫したプロンプトデータの生成が保証され、リスク軽減のための強固な基盤を提供しながら、包括的な評価が容易になります。
さらにSAIFは、新しいjailbreakメソッドとプロンプト型を進化させることで、予期せぬリスクシナリオに対する効果的な応答を可能にするように設計されている。
我々は、この研究が、生成AIの公共部門への安全かつ責任ある統合を促進する上で重要な役割を担っていると信じている。
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