覆盖700余种风险，MIT发布最全AI风险数据库

麻省理工学院（MIT）研究人员近日发布了一个号称迄今为止最全面的覆盖风险T发I风AI风险动态数据库，涵盖了43大AI风险类别共计777种AI风险
。余种

这是布最业界首次尝试全面整理、分析和提取人工智能风险，险数并整合成一个公开可访问 、据库全面、覆盖风险T发I风可扩展的余种分类风险数据库。为业界统一定义
、布最审计和管理人工智能风险奠定了基础 。险数

对于从事AI安全和治理的据库专业人士来说 ，这是覆盖风险T发I风一个不可或缺的知识库，源码下载可用于创建自己（所在企业）的余种个性化风险数据库。

AI风险数据库

MIT科技评论的布最一篇文章指出 ，AI技术应用面临多种危险 ，险数系统可能存在偏见 、据库传播错误信息，甚至具有成瘾性。这些风险只是冰山一角，AI还有可能被用于制造生物或化学武器 ，甚至在未来失控，造成难以挽回的灾难性后果 。

AI风险全景图

为了满足AI风险治理的迫切需求 ，免费模板MIT的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）下属的FutureTech团队着手开发了“全覆盖”AI风险数据库 。

据CSAIL网站发布的新闻
，研究人员在现有的AI风险框架中发现了大量严重漏洞
，现有的最详尽的AI风险框架（例如NIST、谷歌和欧盟发布的框架）也仅涵盖了所有风险的约70%。因此 ，项目负责人Peter Slattery博士担心决策者可能会因为认知偏差而忽略重要问题，从而形成集体决策盲区。源码库

MIT的AI风险数据库旨在为学者、安全审计人员 、政策制定者、AI公司和公众提供关于AI风险“全景图”，为研究、开发和治理AI系统提供了一个统一的参考框架。该数据库由三部分组成 ：AI风险数据库、AI风险因果分类法以及AI风险领域分类法，具体如下 ：

AI风险数据库：记录了从43种现有框架中提取的700多种风险，并附有相关引用和页码。AI风险因果分类法：分类AI风险发生的方式
、时间和原因。云计算AI风险领域分类法  ：将风险分为七大领域和23个子领域，涵盖歧视与有害内容 、隐私与安全、虚假信息、恶意行为者及误用、人机交互 、社会经济与环境危害、AI系统安全与故障等。AI治理的利器

Info-Tech研究集团首席研究总监Brian Jackson认为
，AI风险数据库对负责AI治理的企业领导者来说极具价值 。它不仅帮助企业识别新的AI风险 ，还可以作为制定具体治理策略的基础工具 。建站模板此外 ，该数据库以Google Sheets的形式提供
，便于各组织根据自己的需求进行定制 。

AI风险数据库的功能和适用场景如下 ：

通用功能：

吸纳新成员进入AI风险领域。为复杂项目奠定基础 。为开发更细化或特定的分类体系提供信息支持（例如，系统性风险或欧盟相关的虚假信息风险）。利用分类体系进行优先级排序（如通过专家评分）、综合分析（如进行审查）或比较（如跨领域探讨公众关注点）。识别被忽视的领域（如AI的香港云服务器福利和权利）。

适用人群和场景：

政策制定者：用于制定法规和共享标准的开发。审计人员 ：开发AI系统的审计标准。学术界 ：识别研究空白
，开发教育和培训。行业
：内部评估和准备AI风险
，制定相关战略、教育和培训 。

尽管数据库还存在一些限制，例如依赖现有的43种分类法，可能遗漏新兴的特定领域风险，但MIT的研究人员表示，这项工作为未来的AI风险评估奠定了基础，促进了更协调和全面的风险管理方法。

展望未来：AI治理的新篇章

面对AI技术的野蛮生长和潜在风险的快速累积，越来越多的企业和机构在部署AI应用时更加谨慎 ，并渴望提高严重滞后的AI风险治理能力。

MIT发布的AI风险数据库为AI的健康发展提供了全方位的风险地图，标志着AI治理的新篇章已经开启。

Gartner副总裁分析师Bart Willemsen指出，这项研究是迈向更深入理解AI技术风险的重要一步。他期待未来的版本能够不仅列出AI风险，还能提供相关的缓解措施
，为行业应用提供最佳实践指南 。