人工智能 (AI) 为多个行业和企业带来了巨大的好处,因为它的能力扩展到不同的活动领域。尽管它带来了好处,但也存在潜在的风险,这引起了用户和受其影响的人的担忧。因此,有效的风险管理对于计划在高风险应用中部署人工智能的组织至关重要。本研究介绍了一个使用知识图谱开发的框架,该框架存储和管理有关风险管理、人工智能生命周期和利益相关者参与的信息,并遵守既定标准。该框架有助于检索和生成支持与风险管理相关的决策的见解,因为它可以比关系数据库或类型更有效地表示实体之间的相互关系。可以生成的见解包括根据人工智能生命周期阶段的风险分布、可以处理最多风险的对策以及对已识别风险的影响和概率产生最大变化的对策。在本研究中,使用 Cypher 语言开发框架,而使用 Python 语言从框架生成见解。未来的研究可能会考虑将该框架整合到增强的企业风险管理框架中,以便组织实时更新相关信息并做出响应。
我们赞赏《人工智能法案》提供的总体方向——一种对欧洲制造或使用的人工智能进行质量认证的方法。定义是最先进的,基于风险的方法是合适的。由于该法案适用于所有不同行业,因此省略了一些银行细节。在考虑生命周期客户管理和信用评分之间的细微差别以及在已经经过外部审计的专业领域(如信用评分)中额外认证的缺点时,这一点尤为重要。在这里,重要的是要将主管当局正在进行的模式监督视为等同于认证。
美国政府通常处于有利地位,可以利用国防人工智能和人工智能系统。然而,过去几年,各种官僚主义、组织和程序障碍减缓了国防部在国防人工智能采用和技术创新方面的进展。至关重要的是,国防部面临着复杂的采购流程和数据、STEM 2 以及人工智能人才和培训的普遍短缺。从事人工智能和人工智能相关技术和项目的组织往往是孤立的,不仅彼此分离,而且必要的数据和其他资源也分离,而且部门内部存在一种偏爱久经考验的方法和系统的文化,有时趋向于卢德主义。所有这些因素都导致了人工智能采用速度出奇的缓慢。国家安全委员会 2021 年向国会提交的最终报告总结道:“尽管进行了令人兴奋的实验和一些小型人工智能项目,但美国政府距离人工智能的准备还有很长的路要走。”3
美国国家航空航天局 (NASA) 人类研究计划 (HRP) 将其研究分为 5 个要素:人为因素和行为表现 (HFBP)、探索医疗能力 (ExMC)、人类健康对策 (HHC)、研究运营和整合以及空间辐射。各要素每年与称为人体系统风险委员会 (HSRB) 的外部小组进行对接,以报告风险进展。因 HRP 风险研究计划的变化而对风险摘要内容进行的修改需要 HSRB 批准。这包括高级可交付成果或时间表的任何变化,以及影响基线 LxC 风险评级的证据和可交付成果的变化或更新。2016 年,行为健康和表现要素与航天宜居性和人为因素要素合并,创建了 HFBP 要素。 HFBP 要素包括几个涉及人为因素(即归入 HSIA 范畴的风险)和行为健康(即睡眠、行为医学 [BMed]、团队)的风险领域。2018 年,在 HHC 和空间辐射要素的合作下,增加了一种新的研究方法,以评估同时暴露于影响中枢神经系统 (CNS) 和操作相关行为和表现的航天危害的潜在协同效应;拟议的综合战略被称为 CBS(中枢神经系统/BMed/感觉运动)综合研究计划。
• 风险管理长期以来一直是 DoDI 2000.16 中的 AT 标准 3,但流程和工具真正关注的是脆弱性 • 以前的 CVAMP 评估虽然对安装有好处,但却很难汇总或汇总企业或区域观点以揭示趋势:– 几乎没有威胁量化 – 资产类别几乎没有标准化 – 基准和威胁之间没有标准化的关系 – 具有最少的功能来促进风险管理流程,因此领导层很难评估最大的风险所在并做出投资决策。
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