本文件中可能会提及某些商业实体、设备或材料,以便充分描述实验程序或概念。此类提及并非暗示美国国家标准与技术研究院的推荐或认可,也不暗示这些实体、材料或设备一定是最适合此目的的。
将人工智能融入医疗记录生成可提高效率并增强文档记录。然而,它会带来诸如不准确、偏见和安全问题等风险。该框架识别这些风险并提出缓解策略,符合美国国家标准与技术研究院 (NIST) 人工智能风险管理框架等标准。
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的 tion Center (RIC)。它取代并修订了 1990 年 12 月的 NIST 特别出版物 803。主索引中的条目,排列方式
我们的可信人工智能指导原则是我们治理方法设计和实施的基础。我们确保以促进所有利益相关者信任的方式开发和使用人工智能系统。这些原则符合领先的行业标准,包括美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的可信人工智能框架和经济合作与发展组织 (OECD) 的人工智能原则,以及加拿大金融机构监管办公室 (OSFI) 和全球风险研究所 (GRI) 的监管指导。
(3)隐私持续监控(PCM)计划,负责持续了解可能造成隐私风险的威胁和漏洞。PCM 制定了部门实施美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的指导方针所定义的隐私控制的流程。PCM 进行持续的隐私控制评估,以验证所选隐私控制的有效性;提供评估是否符合适用法律、法规和政策要求的工具和流程,并为被分配隐私合规角色和职责的员工和承包商提供定制培训。
人工智能安全、保障和可信度 位于美国国家标准与技术研究院 (NIST) 内的人工智能安全研究所 (AISI) 已被指定为私营部门人工智能开发商的主要联络点,负责“对前沿人工智能模型的安全性、保障和可信度进行自愿的公开部署前和部署后测试” [第 3.3c 节]。AISI 的任务是创建一种“持久能力”,以领导模型的“自愿非机密部署前安全测试”,重点关注包括“网络安全、生物安全、化学武器、系统自主性等”在内的风险。其他机构不被禁止进行自己的测试,AISI 的职责不涵盖国家安全系统 [第 3.3c 节]。
人工智能技术已经并且正在被部署到对个人和人群有重大影响的应用中,但往往没有对关键的系统属性进行有效的测量。在一些情况下,人工智能系统已经花费了一些精力/费用进行部署,但当指标表明系统在一个或多个属性方面存在问题时,它们就会被放弃(或“搁置”很长一段时间)。显然,随着人工智能技术从实验室走向社会,对这些属性的评估和测量标准至关重要。美国国家标准与技术研究院(NIST)在测量和评估不同领域的人工智能(AI)技术方面有着悠久的历史,例如信息检索[26]、语音[23]和语言处理[8]、计算机视觉[21],
本报告回顾了联邦、私营部门和国际上对网络安全劳动力的定义。我们发现,美国没有关于网络安全劳动力组成人员的全面定义。与定义不同,常见的框架侧重于工作角色、任务、知识和技能,这些框架可以跨越职位和行业。缺乏标准化的劳动力定义是解决雇主和行业研究指出的国家网络安全挑战和劳动力缺口的一个限制因素。领先的分类法,包括美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的 NICE 框架,认为网络安全劳动力既包括核心员工,也包括在其角色中从事网络安全活动的人员,从而为网络安全工作者提供了广泛的定义。
1 加拿大安大略省滑铁卢圆周理论物理研究所 N2L 2Y5 2 加拿大安大略省滑铁卢滑铁卢大学量子计算研究所 N2L 3G1 3 加利福尼亚大学卡弗里理论物理研究所,加利福尼亚州圣巴巴拉 93106,美国 4 普林斯顿大学电气与计算机工程系,新泽西州普林斯顿 08544,美国 5 不列颠哥伦比亚大学物理与天文系和量子物质研究所,加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 V6T 1Z1 6 马萨诸塞大学物理系,马萨诸塞州阿默斯特 01003,美国 7 美国国家标准与技术研究院和马里兰大学量子信息与计算机科学联合中心,马里兰州帕克城 20742,美国 8 马里兰大学物理科学与技术研究所,马里兰州帕克城 20742,美国
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室,纽约州伊萨卡 14853,美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所,纽约州伊萨卡 14853,美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室,F-91128 Palaiseau,法国 4 安第斯大学物理系,波哥大 111711,哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心,马里兰州帕克分校,20742,美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系,加利福尼亚州圣巴巴拉 93106,美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心,100 Bureau Drive,盖瑟斯堡,马里兰州 20899,美国 8加拿大高级研究院,加拿大安大略省多伦多,M5G 1M1