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• 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)
• Safety Cases: A Scalable Approach to Frontier AI Safety [2.5005109646414017]
  我々は、安全事例の執筆とレビューは、フロンティアAI安全コミットメントの充足に大きく役立つと論じている。 安全事例の方法論,実装,技術的詳細に関するオープンな研究課題について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T22:59:53Z)
• AI Safety is Stuck in Technical Terms -- A System Safety Response to the International AI Safety Report [0.0]
  安全は、支配的なAIガバナンスの取り組みが形成される中心的な価値となっている。 このレポートは、汎用AIと利用可能な技術的緩和アプローチの安全性リスクに焦点を当てている。 システム安全性の規律は、何十年もの間、ソフトウェアベースのシステムの安全性リスクに対処してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T22:37:53Z)
• Dynamic safety cases for frontier AI [0.7538606213726908]
  本稿では, 安全ケースの初期作成と, その体系的, 半自動改定の両立を支援するための動的安全事例管理システム(DSCMS)を提案する。 攻撃的サイバー能力のための安全ケーステンプレート上でこのアプローチを実証し、安全クリティカルな意思決定のためのガバナンス構造に統合する方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T14:43:41Z)
• 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)
• EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
  EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z)
• AI Risk Categorization Decoded (AIR 2024): From Government Regulations to Corporate Policies [88.32153122712478]
  我々は4階層の分類に分類された314のユニークなリスクカテゴリを特定した。 最高レベルでは、この分類はシステム・アンド・オペレーショナル・リスク、コンテンツ・セーフティ・リスク、社会的なリスク、法と権利のリスクを含む。 我々は、セクター間の情報共有と、生成型AIモデルとシステムのリスク軽減におけるベストプラクティスの推進を通じて、AIの安全性を向上することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T18:13:05Z)
• 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)
• Affirmative safety: An approach to risk management for high-risk AI [6.133009503054252]
  高いリスクを持つAIシステムを開発または展開するエンティティは、肯定的な安全性の証拠を示すために必要であるべきだ、と私たちは主張する。 本稿では,モデル開発者が一定のリスクを規制基準値以下に維持する証拠を提示しなければならない,高度なAIのためのリスク管理手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T20:48:55Z)

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