分類法の一覧

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採用された分類法

  • Center for Security and Emerging Technology (CSET) CSET AI危害分類法はAIインシデントを特徴づけ、公共政策コミュニティに関連する危害を分類します

    危害分配基準

    導入分野

  • Goals, Methods, and Failures (GMF). この分類法はインシデントを生じさせる技術的およびプロセス要因を詳細に説明しています

    既知のAIゴール

    既知のAI技術

    既知のAI技術の失敗

  • MIT AI Risk Repository The MIT AI Risk Repository contains detailed records of AI-related risks extracted from a variety of sources, categorized into high-level and mid-level taxonomies. Its high-level Causal Taxonomy includes attributes such as the entity responsible for the risk (human, AI, or other), the intent (intentional, unintentional, or other), and the timing (pre-deployment, post-deployment, or other). Its mid-level Domain Taxonomy categorizes risks into 23 specific domains like discrimination, misinformation, malicious use, and human-computer interaction issues.

分類法について

分類法はデータを構造化してデータにさまざまな視点を導入しようとしている個人や組織によってAIインシデントデータベースに提供されます。AIインシデントデータベースに組み込まれているそれぞれの分類法は十分な品質と完全性を備えているはずですが、分類法自体の責任は提供している個人や組織にあります