麻省理工学院（MIT）的研究人员近日发布了一个号称迄今为止最全面的AI风险动态数据库，AI风险存储库（AI Risk Repository），该数据库旨在全面整理、分析和提取人工智能（AI）相关的风险，并整合成一个公开可访问、全面、可扩展的分类风险数据库。

该数据库是目前为止最全面的AI风险数据库，涵盖了广泛的AI风险类别和具体风险项。主要由AI风险数据库、AI风险因果分类法和AI风险领域分类法三部分组成。通过统一的分类方法和描述标准，数据库为用户提供了一个标准化的AI风险参考框架。数据库的结构设计允许未来根据新的研究成果和实际情况进行扩展和更新。数据库以公开的方式发布，任何用户都可以免费访问和使用其中的资源。具有全面性、标准化、可扩展性和公开性等特点。

麻省理工学院

AI风险数据库涵盖了43大AI风险类别，共计777种AI风险，这些风险类别涵盖了从歧视与有害内容、隐私与安全、虚假信息到社会经济与环境危害等多个方面，全面覆盖了AI技术可能带来的潜在影响。这些风险从现有的43个AI风险框架中提取，并附有相关引用和页码，确保信息的准确性和可追溯性。

为了深入理解AI风险的本质和发生机制，数据库还引入了一种因果分类法。这种方法对风险的发生方式、时间和原因进行了系统分类，帮助用户更好地把握风险的根源和演变过程。

AI风险领域分类法将风险分为七大领域和23个子领域，涵盖歧视与有害内容、隐私与安全、虚假信息、恶意行为者及误用、人机交互、社会经济与环境危害、AI系统安全与故障等。便于用户根据特定领域的需求进行风险分析和管理，用户能够根据自己的行业背景和专业需求，快速定位到相关的风险项。

AI风险存储库可应用于政策制定、风险评估与管理、学术研究和教育与培训等。为政策制定者提供制定AI相关法规和共享标准的开发依据；为企业和机构提供AI风险评估和管理的工具和方法，帮助他们更好地应对潜在的风险；为学术界提供研究AI风险的宝贵资源，促进相关领域的理论研究和实践探索；为教育和培训机构提供AI风险教育的素材和案例，提高公众对AI风险的认识和防范意识。

尽管该数据库在AI风险治理方面具有重要意义，但也存在一些不足，如依赖现有的分类法可能遗漏新兴的特定领域风险，以及无法提供风险影响及可能性百分比的资讯等。MIT的研究人员表示，这项工作为未来的AI风险评估奠定了基础，并期待未来的版本能够不仅列出AI风险，还能提供相关的缓解措施和最佳实践指南。

MIT发布的最全AI风险数据库是AI治理领域的一项重要成果，它不仅为业界提供了全面的风险清单和分类方法，还促进了更协调和全面的风险管理方法的发展。随着AI技术的不断发展和普及，该数据库将成为确保AI技术健康发展、推动负责任AI部署的重要工具。