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“邪恶土豆”网络安全游戏揭示AI评估风险
一位网络安全专家开发了一款名为“邪恶土豆”（Evil Spud）的游戏，以突出AI评估过程中潜在的风险。该游戏旨在揭示漏洞，并鼓励技术领域内更好的治理和风险管理实践。它被设计成一个警示故事，讲述可能破坏AI评估的“有毒土豆”。
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数据团队面临“元数据税”，治理成为多数工作
数据团队日益受到“元数据税”的负担，这包括管理元数据、数据沿袭、质量分数和所有权记录所需的大量工作。这种隐藏成本正成为数据运营中的主导因素，将重点从纯粹的分析转移到全面的治理。因此，数据团队正在演变为事实上的治理机构，管理数据管理的错综复杂的细节。
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AI安全风险源于提示层，而非模型
AI的主要安全问题不在于模型本身，而在于提示层。诸如注入、升级和静默绕过之类的漏洞源于用户与AI的交互方式。没有健全的治理和实时监控，AI系统日益增长的自主性会带来重大的运营风险。
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期刊发布人工智能、治理和公共政策特刊
《数字媒体与政策杂志》发布了一期关于人工智能、治理和公共政策的特刊。该特刊由 Michael Klontzas、Terry Flew、Petros Iosifidis 和 Krisztina Rozgonyi 担任客座编辑。特刊包含七篇文章，探讨了人工智能与社会及政府框架的交叉领域。