AI Risk Management Framework
Theo: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
Vào ngày 29/04/2024, Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ quốc gia - NIST (National Institute of Standards and Technology) đã phát hành một ấn phẩm phác thảo dựa trên Khung Quản lý Rủi ro AI - AI RMF (AI Risk Management Framework) để giúp quản lý rủi ro của AI tạo sinh (Generative AI). Bản thảo AI RMF Generative AI Profile có thể giúp các tổ chức nhận diện các rủi ro riêng biệt do AI tạo sinh đặt ra và đề xuất các hành động để quản lý rủi ro AI tạo sinh phù hợp nhất với các mục tiêu và ưu tiên của họ. Được phát triển suốt năm qua và lấy đầu vào từ nhóm công tác công về AI tạo sinh của NIST với hơn 2.500 thành viên, các trung tâm hướng dẫn về một danh sách liệt kê 12 rủi ro và hơn 400 hành động các nhà phát triển có thể sử dụng để quản lý chúng. Nhiều thông tin hơn có ở đây.
Vào ngày 30/04/2024, NIST đã đăng tải thông tin đối chiếu giữa Khung quản lý rủi ro AI của NIST (AI RMF) và Hướng dẫn AI dành cho doanh nghiệp của Nhật Bản (AI GfB.)
Cộng tác với các khu vực công và tư, NIST đã phát triển một khung để quản lý tốt hơn các rủi ro cho các cá nhân, tổ chức, và xã hội liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST (AI RMF) dự kiến để tự nguyện sử dụng và nâng cao khả năng kết hợp các cân nhắc đáng tin cậy vào trong thiết kế, phát triển, sử dụng và đánh giá các sản phẩm, dịch vụ và hệ thống AI.
Được phát hành vào ngày 26/01/2023, Khung này đã được phát triển qua một quy trình hướng đồng thuận, mở, minh bạch và cộng tác, bao gồm một Yêu cầu về Thông tin, vài phiên bản phác thảo dành cho các bình luận công khai, nhiều hội thảo, và các cơ hội khác để cung cấp đầu vào. Nó được dự kiến xây dựng dựa trên, phù hợp với, và hỗ trợ cho những người khác trong các nỗ lực quản lý rủi ro AI.
Cùng với Sổ tay AI RMF của NIST cũng đã được NIST xuất bản cùng với một Lộ trình AI RMF, AI RMF Crosswalk, và các Quan điểm khác nhau. Ngoài ra, NIST đang tạo ra một video giải thích về AI RMF.
Vào ngày 30/03/2023, NIST đã công bố thành lập Trung tâm Tài nguyên AI Tin cậy và có Trách nhiệm (Trustworthy and Responsible AI Resource Center), nó sẽ tạo thuận lợi cho việc triển khai, và điều chỉnh phù với mức quốc tế với AI RMF.
Để xem các bình luận nhận được về các bản thảo trước đó của AI RMF và các Yêu cầu về Thông tin, vui lòng xem trang Phát triển AI RMF.
Các tài liệu trước đó
Second draft of the AI Risk Management Framework (18/08/2022)
Initial draft of the AI Risk Management Framework (17/03/2022)
Concept paper to help guide development of the AI Risk Management Framework (13/12/2021)
Brief summary of responses to the 29/07/2021, RFI (15/10/2021)
Draft -Taxonomy of AI Risk (15/10/2021)
AI Risk Management Framework Request for Information (29/07/2021)

Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc Kích thích Định hướng
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Nhắc tích cực
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Kỹ thuật nhắc tự động (APE)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Suy luận Tự động và Sử dụng Công cụ (ART)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Cây tư duy (ToT)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Chuỗi lời nhắc
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu