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English(EN) Unsafe at any AUC: Unlearned Lessons from Sociotechnical Disasters for Responsible AI

新论文称人工智能安全可借鉴过往社会技术灾难的经验

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的论文认为，人工智能系统的开发和部署可以从过去的社会技术灾难中吸取关键教训。作者们强调，切尔诺贝利、三哩岛和挑战者号事故等灾难性事件并非完全是由于不可预见的技术交互造成的，而是源于未解决的社会、政治和经济因素。该论文提出，人工智能开发应纳入改进的风险感知、责任可追溯性以及将社会和组织动态视为工程问题的整体安全方法。 AI

影响 建议采取更整体的人工智能安全方法，将社会和组织因素与技术设计相结合。

排序理由 该集群包含一篇讨论人工智能安全和借鉴过往技术故障经验的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新论文称人工智能安全可借鉴过往社会技术灾难的经验

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Joshua A. Kroll, Andrew Smart, R. Stuart Geiger, Abigail Z. Jacobs ·

    任何AUC下的不安全：从社会技术灾难中吸取的负责任AI的未学之教训

    arXiv:2607.14353v1 Announce Type: cross Abstract: As automated decision-making and data-driven technologies pervade society and are used to manage consequential outcomes, understanding the technology's capabilities, limitations, and attendant risks in context requires analysis of…

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