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- Safety Co-Option and Compromised National Security: The Self-Fulfilling Prophecy of Weakened AI Risk Thresholds [0.0]
我々は「安全リビジョン主義」がAI技術者に「安全リビジョン主義」への関与を許したことを示す。
我々は、国家安全における基礎モデル使用のAIリスク決定と評価の現在の軌道が、どのようにして最下層へのレースの場に置かれるかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T13:20:56Z) - AI threats to national security can be countered through an incident regime [55.2480439325792]
我々は、AIシステムからの潜在的な国家安全保障脅威に対抗することを目的とした、法的に義務付けられたポストデプロイAIインシデントシステムを提案する。
提案したAIインシデント体制は,3段階に分けられる。第1フェーズは,‘AIインシデント’とみなすような,新たな運用方法を中心に展開される。
第2フェーズと第3フェーズでは、AIプロバイダが政府機関にインシデントを通知し、政府機関がAIプロバイダのセキュリティおよび安全手順の修正に関与するべきだ、と説明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T17:51:50Z) - AI Safety for Everyone [3.440579243843689]
AIの安全性に関する最近の議論と研究は、AIの安全性と高度なAIシステムからの現実的リスクとの深いつながりを強調している。
このフレーミングは、AIの安全性にコミットしているが、異なる角度から分野にアプローチする研究者や実践者を排除する可能性がある。
私たちは、現在のAIシステムに対する即時的で実践的な懸念に対処する、数多くの具体的な安全作業を見つけました。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-13T13:04:59Z) - Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T03:59:10Z) - Position: A taxonomy for reporting and describing AI security incidents [57.98317583163334]
AIシステムのセキュリティインシデントを記述し報告するためには、具体的が必要である、と我々は主張する。
非AIセキュリティまたは汎用AI安全インシデントレポートの既存のフレームワークは、AIセキュリティの特定の特性をキャプチャするには不十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T13:50:26Z) - Landscape of AI safety concerns -- A methodology to support safety assurance for AI-based autonomous systems [0.0]
AIは重要な技術として登場し、さまざまなアプリケーションにまたがる進歩を加速している。
AIコンポーネントを組み込んだシステムの安全性を確保するという課題は、極めて重要である。
本稿では,AIシステムにおける安全保証事例作成を支援する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T16:38:16Z) - Safetywashing: Do AI Safety Benchmarks Actually Measure Safety Progress? [59.96471873997733]
我々は、より有意義な安全指標を開発するための実証的な基盤を提案し、機械学習研究の文脈でAIの安全性を定義する。
我々は、AI安全研究のためのより厳格なフレームワークを提供し、安全性評価の科学を前進させ、測定可能な進歩への道筋を明らかにすることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T17:59:24Z) - AI Risk Management Should Incorporate Both Safety and Security [185.68738503122114]
AIリスクマネジメントの利害関係者は、安全とセキュリティの間のニュアンス、シナジー、相互作用を意識すべきである、と私たちは主張する。
我々は、AIの安全性とAIのセキュリティの違いと相互作用を明らかにするために、統一された参照フレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T21:00:47Z) - Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems [88.80306881112313]
我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。
これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。
これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T17:38:32Z) - System Safety and Artificial Intelligence [0.0]
社会的領域にまたがるAIの新たな応用には、新たなハザードが伴う。
システム安全の分野は、安全クリティカルシステムにおける事故や危害に対処してきた。
この章はシステムの安全性の先駆者であるナンシー・リーブソンに敬意を表しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T16:37:54Z)
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