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公共和私人组织都制定了 160 多套不同的人工智能 (AI) 治理原则。这些原则旨在增强 AI 的变革潜力并限制其负面影响。这些原则和策略越来越多地使用“风险管理”作为阐明 AI 技术具体护栏的机制。不幸的是，“风险管理”在实践中的含义在很大程度上是不确定的，而且人们对此知之甚少。事实上，我们衡量风险有两种截然不同的方法。一种方法强调量化和确定性。另一种方法避开了量化的虚假确定性，而是采用通过利益相关者之间的社会和政治对话表达的固有定性（相应不精确）风险衡量标准。本文认为，新兴的人工智能治理领域应该采用更具响应性、包容性和定性的方法，以更好地适应人工智能技术及其社会影响固有的不确定性和动态性。然而，本文还描述了这样做的困难之处，因为计算机科学和数字技术（以及管理这些技术的努力）本质上推动着确定性和消除歧义。本文借鉴了其他科学领域的经验，这些领域长期以来一直在努力解决如何最好地管理新技术的风险，以表明尽管存在不可预测性和不确定性的潜在权衡，定性风险方法如何更好地适应人工智能等新兴技术的挑战。
在管理人工智能风险时接受模糊性
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