【译作】人工智能风险管理框架（连载之二）

主要观点总结

本文主要介绍了由美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）发布的人工智能风险管理框架（AI RMF），包括其主要受益者、其在人工智能生命周期中的应用，以及可信人工智能系统的特征和增强人工智能可信度的方法。

关键观点总结

关键观点1: AI RMF的主要受益者

包括人工智能的参与者，如设计师、开发人员、部署者等，以及社会更广泛的群体，如行业协会、标准制定组织、研究人员、倡导团体等。他们共同构成人工智能风险管理的主力军。

关键观点2: AI RMF在人工智能生命周期中的应用

AI RMF强调测试、评估、论证和验证（TEVV）过程在人工智能生命周期中的重要性，并强调所有参与者共同努力来管理风险，实现值得信赖和负责任的人工智能目标。

关键观点3: 可信人工智能系统的特征

包括有效且可靠、安全、有保障且有弹性、可追责且透明、可解释和可理解等。单独解决这些特征并不能确保人工智能系统的可信，通常需要平衡不同特征之间的权衡。

关键观点4: 增强人工智能可信度的方法

包括在人工智能生命周期中增加情境意识、平衡可信特征之间的权衡、配置合适的资源等。全面的风险管理方法要求在这些可信的特征之间寻求平衡。