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3模态技术，明尼苏达州，明尼苏达州，美国，本文总结了与文献的深入审查中与人工智能相关的最有力的优势和风险。然后作者合成了当前在AI，技术和业务相关的方案中使用的与风险相关的显着模型。接下来，鉴于AI的更新环境以及审查和扩展的构造的理论和模型，作家提出了一个新框架，称为“人工智能的转型风险效益模型”，以解决日益增长的AI风险恐惧和水平。使用模型特征，本文强调了实用和创新的解决方案，在医疗保健，气候变化/环境和网络安全中受益于风险和三种用例，以说明这种强大的AI变换模型的原理，维度和过程的独特相互作用。k eywords人工智能，风险效益模型，AI挑战，AI优势，生成AI1。ntrouctuction虽然人工智能（AI）在提高效率，准确性，可及性，模式识别和创造高薪高技能技术相关的工作，可持续性和生活质量方面提供了许多好处，但它还带来了风险，包括侵犯隐私，置换，置换，增加偏见，增加偏见，增加欺诈/欺诈/欺骗/欺骗和武器。作为与AI上升相关的风险成本和数量，评估这些风险和让工人实施控制的能力将是新的竞争优势[1]。本文通过相关的模型和理论来解决通过利益风险分析的镜头来解决AI的风险。根据对AI优势和风险的分析，作者审查了风险模型，以创建新的范式将AI风险转化为收益。在AI上下文中起作用的一组原则，维度和过程是从对先前工作的彻底分析中列出的，解决了经验风险模型的局限性和遗漏。接下来，创新和实用的解决方案基于风险和机会的原则，维度和过程。最后，医疗保健，气候变化/环境和网络安全方面的三种用例为知识的体系提供了深度，并帮助领导者可视化如何实施平衡风险与福利。
人造的转换风险效益模型...
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