論文の概要: A Frontier AI Risk Management Framework: Bridging the Gap Between Current AI Practices and Established Risk Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06656v3
• Date: Wed, 19 Feb 2025 16:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:56:26.498685
• Title: A Frontier AI Risk Management Framework: Bridging the Gap Between Current AI Practices and Established Risk Management
• Title（参考訳）: 最先端のAIリスク管理フレームワーク - 現在のAIプラクティスと確立されたリスク管理のギャップを埋める
• Authors: Simeon Campos, Henry Papadatos, Fabien Roger, Chloé Touzet, Otter Quarks, Malcolm Murray,
• Abstract要約: 最近の強力なAIシステムの開発は、堅牢なリスク管理フレームワークの必要性を強調している。 本稿では,フロンティアAI開発のための包括的リスク管理フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The recent development of powerful AI systems has highlighted the need for robust risk management frameworks in the AI industry. Although companies have begun to implement safety frameworks, current approaches often lack the systematic rigor found in other high-risk industries. This paper presents a comprehensive risk management framework for the development of frontier AI that bridges this gap by integrating established risk management principles with emerging AI-specific practices. The framework consists of four key components: (1) risk identification (through literature review, open-ended red-teaming, and risk modeling), (2) risk analysis and evaluation using quantitative metrics and clearly defined thresholds, (3) risk treatment through mitigation measures such as containment, deployment controls, and assurance processes, and (4) risk governance establishing clear organizational structures and accountability. Drawing from best practices in mature industries such as aviation or nuclear power, while accounting for AI's unique challenges, this framework provides AI developers with actionable guidelines for implementing robust risk management. The paper details how each component should be implemented throughout the life-cycle of the AI system - from planning through deployment - and emphasizes the importance and feasibility of conducting risk management work prior to the final training run to minimize the burden associated with it.
• Abstract（参考訳）: 最近の強力なAIシステムの開発は、AI業界における堅牢なリスク管理フレームワークの必要性を強調している。 企業は安全フレームワークの実装を始めたが、現在のアプローチでは、他の高リスク産業で見られる体系的な厳密さを欠いていることが多い。 本稿では,このギャップを埋めるフロンティアAI開発のための包括的リスク管理フレームワークを提案する。 本フレームワークは,(1)リスク識別(文献レビュー,オープンエンド・リピート,リスクモデリング),(2)定量的指標と明確に定義されたしきい値を用いたリスク分析と評価,(3)封じ込め,展開管理,保証プロセスなどの緩和措置によるリスク処理,(4)明確な組織構造と説明責任を確立するリスクガバナンスの4つの主要な構成要素から構成される。 航空や原子力といった成熟した産業におけるベストプラクティスから引き出されたこのフレームワークは、AI開発者が堅牢なリスク管理を実装するための実行可能なガイドラインを提供する。 論文では,AIシステムのライフサイクル全体 – デプロイメントの計画に至るまで – を通じて,各コンポーネントをどのように実装すべきかを詳述するとともに,最終トレーニングに先立ってリスク管理作業を実施することの重要性と実現可能性を強調し,関連する負担を最小限にする。

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