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这项工作本质上是协作性的。作为研究人员、召集人和推动者，IST 非常感谢该工作组的成员，感谢他们的洞察力、奉献精神、愿意参与诚实和健康的辩论，以及他们每个人慷慨地为这项工作付出的时间。通过共同努力确定风险出现的位置以及风险可能继续加剧的位置，他们的贡献使这一过程取得了成果。我们也非常感谢 Patrick J. McGovern 基金会的慷慨支持，他们的资金使我们能够通过 IST 的应用信任和安全计划的视角继续这个项目。AI 是一套过于庞大的工具、能力和社区，任何一个组织都无法独自管理风险和机遇。这项工作反映了整个生态系统需要更广泛地跨部门、公私合作的努力，以确保 AI 对我们所有人都有益。
按照访问梯度评估 AI 基础模型风险
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