【公益译文】2026年国际AI安全报告（五）
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原文中文，约7000字，阅读约需17分钟。
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内容提要
AI风险管理旨在识别、评估和降低与AI相关的风险。主要方法包括风险识别、分析、缓解和治理。通过专家互动和威胁建模发现潜在风险，评估模型的能力和漏洞，采用控制措施降低风险，并确保透明度和问责，以促进有效的风险管理。各国已推出法律和框架以提高透明度和标准化，推动AI风险管理的进步。
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关键要点
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AI风险管理旨在识别、评估和降低与AI相关的风险，主要方法包括风险识别、分析、缓解和治理。
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风险识别过程包括模型能力评估、风险建模和风险预测，依赖于与专家的互动。
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风险分析与评估旨在确定AI模型的风险等级，评估其可接受程度，常用方法包括基准测试和红队演练。
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风险缓解涉及确定优先级和实施控制措施，设定可接受的风险程度是关键问题。
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风险治理将风险管理与组织目标联系起来，提供透明度和问责机制，支持风险管理决策。
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多个国家已推出法律和框架以提高AI风险管理的透明度和标准化，推动相关实践的进步。
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延伸问答
AI风险管理的主要目标是什么？
AI风险管理的主要目标是识别、评估和降低与AI相关的风险。
风险识别的过程包括哪些关键步骤？
风险识别包括模型能力评估、风险建模和风险预测，依赖于与专家的互动。
风险分析与评估的主要方法有哪些？
风险分析与评估的主要方法包括基准测试、红队演练和影响评估。
风险缓解的关键问题是什么？
风险缓解的关键问题是设定可接受的风险程度。
风险治理在AI风险管理中起什么作用？
风险治理将风险管理与组织目标联系起来，提供透明度和问责机制。
各国在AI风险管理方面采取了哪些法律和框架？
多个国家推出了法律和框架，如欧盟的《AI法案》和美国的SB 53法案，以提高透明度和标准化。
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