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AI Incident Database

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  1. TOOL · CL_145850 ·

    AI事件暴露欧盟、NIST、GDPR框架下的主要问责差距

    一篇新的研究论文分析了2020-2026年的AI事件,以评估不同监管框架下的部署后问责情况。研究发现,在遵守欧盟AI法案、NIST AI风险管理框架和GDPR方面存在显著差距,大多数事件未能提供所需监控或影响评估的证据。通过内部监控检测到的事件显示出更高的合规率,凸显了健全的内部流程对于有效AI治理的重要性。该论文提出了一个新的框架,即主动AI治理合规框架(PAGCF),以改进部署前评估、持续监控和跨框架验证。

  2. RESEARCH · CL_06319 ·

    为什么一次只解决一个身份的AI危害无法修复:5300份事件报告揭示了交叉性问题

    一项分析了超过5300份AI事件报告的新研究论文显示,AI危害并非孤立于单一身份类别,而是在特定交叉点被放大。研究发现,年龄和政治身份在AI危害中的牵涉程度与种族和性别一样频繁。研究强调,像少女、下层有色人种和上层政治精英等群体所遭受的危害可能高达三倍,并主张将交叉性作为AI风险评估的核心部分。