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関連論文リスト

• The BIG Argument for AI Safety Cases [4.0675753909100445]
  BIGの議論は、さまざまな能力、自律性、臨界性を持つAIシステムの安全ケースを構築するためのシステム全体のアプローチを採用する。 安全性と、プライバシーや株式といった他の重要な倫理的問題に対処することでバランスがとれる。 安全保証の社会的、倫理的、技術的側面を、追跡可能で説明可能な方法でまとめることによって統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T11:33:28Z)
• 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)
• 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)
• Safety case template for frontier AI: A cyber inability argument [2.2628353000034065]
  攻撃的サイバー能力のための安全ケーステンプレートを提案する。 リスクモデルを特定し、リスクモデルからプロキシタスクを導出し、プロキシタスクの評価設定を定義し、評価結果を結びつける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T18:45:08Z)
• Safety cases for frontier AI [0.8987776881291144]
  安全事例とは、ある運用状況においてシステムが十分に安全であるという証拠によって支持された構造化された議論を行う報告である。 安全ケースは、航空や原子力など他の安全上重要な産業ですでに一般的である。 業界における自己規制と政府の規制の両方において、これらがフロンティアAIガバナンスにおいて有用なツールである理由を説明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T22:08:28Z)
• Multimodal Situational Safety [73.63981779844916]
  マルチモーダル・シチュエーション・セーフティ(Multimodal situational Safety)と呼ばれる新しい安全課題の評価と分析を行う。 MLLMが言語やアクションを通じても安全に応答するためには、言語クエリが対応する視覚的コンテキスト内での安全性への影響を評価する必要があることが多い。 我々は,現在のMLLMの状況安全性能を評価するためのマルチモーダル状況安全ベンチマーク(MSSBench)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T16:16:07Z)
• 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)
• 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)
• The Open Autonomy Safety Case Framework [3.2995359570845917]
  安全ケースは、自動運転車の安全性を測定し、管理し、通信するためのベストプラクティスとなっている。 本稿では,自動運転車産業との長年の連携によって開発されたオープン・オートノミー・セーフティ・ケース・フレームワークについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T12:26:06Z)
• The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness [56.174255970895466]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。 本稿では,SODE(Safety and Over-Defensiveness Evaluation)ベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:37:06Z)
• Towards Safer Generative Language Models: A Survey on Safety Risks, Evaluations, and Improvements [76.80453043969209]
  本調査では,大規模モデルに関する安全研究の枠組みについて述べる。 まず、広範囲にわたる安全問題を導入し、その後、大型モデルの安全性評価手法を掘り下げる。 トレーニングからデプロイメントまで,大規模なモデルの安全性を高めるための戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T09:32:55Z)

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