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生成式AI风险与框架的公平视角
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
文章讨论了AI模型面临的风险，包括数据泄露、偏见输出、有害生成等。这些风险可能来自提示注入、模型攻击等，影响隐私和信任。通过定义风险场景，可以量化风险并评估损失。
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关键要点
- AI模型面临的风险包括数据泄露、偏见输出和有害生成等。
- 敏感数据外泄可能由于提示注入等初始攻击导致。
- 无意的数据泄露可能源于模型训练过程中的信息处理不当。
- 偏见数据和输出通常源于数据收集过程中的固有偏见。
- 有害或非法输出可能通过提示注入等攻击直接引发。
- 幻觉现象是指生成不准确或误导性的信息，通常源于模型设计的局限性。
- AI供应链的风险包括未经授权的修改、恶意代码引入或数据盗窃。
- 通过定义风险场景，可以明确妥协方法与其影响之间的因果关系。
- FAIR模型将风险分解为可量化的因素，以估算损失的可能频率和幅度。
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