AI Risk Management Framework
Theo: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
Vào ngày 29/04/2024, Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ quốc gia - NIST (National Institute of Standards and Technology) đã phát hành một ấn phẩm phác thảo dựa trên Khung Quản lý Rủi ro AI - AI RMF (AI Risk Management Framework) để giúp quản lý rủi ro của AI tạo sinh (Generative AI). Bản thảo AI RMF Generative AI Profile có thể giúp các tổ chức nhận diện các rủi ro riêng biệt do AI tạo sinh đặt ra và đề xuất các hành động để quản lý rủi ro AI tạo sinh phù hợp nhất với các mục tiêu và ưu tiên của họ. Được phát triển suốt năm qua và lấy đầu vào từ nhóm công tác công về AI tạo sinh của NIST với hơn 2.500 thành viên, các trung tâm hướng dẫn về một danh sách liệt kê 12 rủi ro và hơn 400 hành động các nhà phát triển có thể sử dụng để quản lý chúng. Nhiều thông tin hơn có ở đây.
Vào ngày 30/04/2024, NIST đã đăng tải thông tin đối chiếu giữa Khung quản lý rủi ro AI của NIST (AI RMF) và Hướng dẫn AI dành cho doanh nghiệp của Nhật Bản (AI GfB.)
Cộng tác với các khu vực công và tư, NIST đã phát triển một khung để quản lý tốt hơn các rủi ro cho các cá nhân, tổ chức, và xã hội liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST (AI RMF) dự kiến để tự nguyện sử dụng và nâng cao khả năng kết hợp các cân nhắc đáng tin cậy vào trong thiết kế, phát triển, sử dụng và đánh giá các sản phẩm, dịch vụ và hệ thống AI.
Được phát hành vào ngày 26/01/2023, Khung này đã được phát triển qua một quy trình hướng đồng thuận, mở, minh bạch và cộng tác, bao gồm một Yêu cầu về Thông tin, vài phiên bản phác thảo dành cho các bình luận công khai, nhiều hội thảo, và các cơ hội khác để cung cấp đầu vào. Nó được dự kiến xây dựng dựa trên, phù hợp với, và hỗ trợ cho những người khác trong các nỗ lực quản lý rủi ro AI.
Cùng với Sổ tay AI RMF của NIST cũng đã được NIST xuất bản cùng với một Lộ trình AI RMF, AI RMF Crosswalk, và các Quan điểm khác nhau. Ngoài ra, NIST đang tạo ra một video giải thích về AI RMF.
Vào ngày 30/03/2023, NIST đã công bố thành lập Trung tâm Tài nguyên AI Tin cậy và có Trách nhiệm (Trustworthy and Responsible AI Resource Center), nó sẽ tạo thuận lợi cho việc triển khai, và điều chỉnh phù với mức quốc tế với AI RMF.
Để xem các bình luận nhận được về các bản thảo trước đó của AI RMF và các Yêu cầu về Thông tin, vui lòng xem trang Phát triển AI RMF.
Các tài liệu trước đó
Second draft of the AI Risk Management Framework (18/08/2022)
Initial draft of the AI Risk Management Framework (17/03/2022)
Concept paper to help guide development of the AI Risk Management Framework (13/12/2021)
Brief summary of responses to the 29/07/2021, RFI (15/10/2021)
Draft -Taxonomy of AI Risk (15/10/2021)
AI Risk Management Framework Request for Information (29/07/2021)

On April 29, 2024, NIST released a draft publication based on the AI Risk Management Framework (AI RMF) to help manage the risk of Generative AI. The draft AI RMF Generative AI Profile can help organizations identify unique risks posed by generative AI and proposes actions for generative AI risk management that best aligns with their goals and priorities. Developed over the past year and drawing on input from the NIST generative AI public working grouof more than 2,500 members, the guidance centers on a list of 12 risks and more than 400 actions that developers can take to manage them. More information is available here.
On April 30, 2024, NIST posted a crosswalk between the NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) and the Japan AI Guidelines for Business (AI GfB.)
In collaboration with the private and public sectors, NIST has developed a framework to better manage risks to individuals, organizations, and society associated with artificial intelligence (AI). The NIST AI Risk Management Framework (AI RMF is intended for voluntary use and to improve the ability to incorporate trustworthiness considerations into the design, development, use, and evaluation of AI products, services, and systems.
Released on January 26, 2023, the Framework was developed through a consensus-driven, open, transparent, and collaborative process that included a Request for Information, several draft versions for public comments, multiple workshops, and other opportunities to provide input. It is intended to build on, align with, and support AI risk management efforts by others.
A companion NIST AI RMF Playbook also has been published by NIST along with an AI RMF Roadmap, AI RMF Crosswalk, and various Perspectives. In addition, NIST is making available a video explainer about the AI RMF.
On March 30, 2023, NIST launched the Trustworthy and Responsible AI Resource Center, which will facilitate implementation of, and international alignment with, the AI RMF.
To view public comments received on the previous drafts of the AI RMF and Requests for Information, see the AI RMF Development page.
Prior Documents
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Triển khai Khuyến nghị Khoa học Mở của UNESCO, cập nhật 15/10/2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Dữ liệu để phân loại AI
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt