NIST AI RMF（美国国家标准与技术研究所人工智能风险管理框架）提供了一个结构化框架，用于识别、评估和减轻与人工智能技术相关的风险，解决复杂的挑战，例如算法偏差，数据隐私和道德考虑，从而帮助组织确保人工智能系统的安全性、可靠性和道德使用。
人工智能风险与传统软件风险有何不同？
人工智能风险与传统软件风险在几个关键方面有所不同：
- 复杂性：人工智能系统通常涉及复杂的算法、机器学习模型和大型数据集，这可能会带来新的且不可预测的风险。
- 算法偏差：AI 系统可能会根据用于开发模型的训练数据等因素表现出偏差或歧视。这可能会导致意想不到的结果和后果，而这可能不是传统软件系统的一部分。
- 不透明且缺乏可解释性：人工智能算法，尤其是深度学习模型，可能不透明且难以解释。这可能会让理解人工智能系统如何做出决策或预测变得困难，从而导致与问责制、透明度和信任相关的风险。
- 数据质量和偏差：人工智能系统严重依赖数据，数据质量、不完整性和偏差等问题会严重影响其性能和可靠性。传统软件也可能依赖数据，但数据质量问题的影响在人工智能系统中可能更加明显，影响人工智能驱动决策的准确性和有效性。
- 对抗性攻击：人工智能系统可能容易受到对抗性攻击，其中恶意行为者操纵输入来欺骗或操纵系统的行为。对抗性攻击利用人工智能算法中的漏洞，可能导致安全漏洞，与传统软件安全威胁相比，会带来明显的风险。
- 道德和社会影响：人工智能技术引发了道德和社会问题，而这些问题在传统软件系统中可能并不那么普遍。这些担忧包括侵犯隐私、工作取代、丧失自主权和偏见加剧等问题。
- 监管和合规挑战：人工智能技术受到快速发展的监管环境的影响，新的法律和法规不断涌现，以应对人工智能特定的风险和挑战。传统软件可能受到类似的监管，但人工智能技术经常会引发与公平、问责、透明度和减轻偏见相关的新合规问题。
- 成本：管理人工智能系统的相关费用超过常规软件，因为它通常需要持续调整以适应最新模型、培训，以及自我更新过程。
有效管理人工智能风险需要针对人工智能技术的独特特征及其对个人、组织和整个社会的潜在影响量身定制的专业知识、工具和框架。
AI RMF 的关键考虑因素
AI RMF 是指人工智能系统作为工程或基于机器的系统，可以针对给定的目标集生成预测、建议或影响决策等输出真实或虚拟环境。 AI RMF 帮助组织在整个生命周期中有效识别、评估、减轻和监控与 AI 技术相关的风险。它解决了各种挑战，例如数据质量问题、模型偏差、对抗性攻击、算法透明度和道德考虑。主要考虑因素包括：
- 风险识别
- 风险评估和优先级
- 控制选择和定制
- 实施与集成
- 监控和评估
- 道德和社会影响
- 跨学科合作
框架的主要功能
以下是 NIST AI RMF 中的基本功能，可帮助组织有效识别、评估、减轻和监控与 AI 技术相关的风险。
治理
NIST AI RMF 中的治理是指建立政策、流程、结构和机制，以确保与 AI 风险管理相关的有效监督、问责和决策。这包括定义角色和职责、设定风险承受水平、建立政策和程序以及确保遵守监管要求和组织目标。治理确保人工智能风险管理活动符合组织优先事项、利益相关者期望和道德标准。
地图
NIST AI RMF 中的映射涉及对组织 AI 生态系统背景下的 AI 相关风险、威胁、漏洞和控制进行识别和分类。这包括绘制人工智能系统组件、接口、数据流、依赖关系和相关风险，以了解更广泛的风险状况。绘图可帮助组织可视化人工智能相关风险并确定其优先级，使他们能够制定有针对性的风险管理策略并有效地分配资源。它还可能涉及将人工智能风险映射到既定的框架、标准或法规，以确保全面的覆盖范围和合规性。
测量
NIST AI RMF 中的衡量涉及评估和量化与 AI 相关的风险、控制和绩效指标，以评估风险管理工作的有效性。这包括进行风险评估、控制评估和绩效监控活动，以衡量人工智能风险对组织目标和利益相关者利益的影响。衡量可帮助组织确定需要改进的领域、跟踪一段时间内的进展情况，并向利益相关者展示人工智能风险管理实践的有效性。它还可能涉及根据行业标准或最佳实践进行基准测试，以确定需要改进的领域并推动持续改进。
管理
NIST AI RMF 中的管理是指实施风险管理策略、控制和缓解措施，以有效解决已识别的 AI 相关风险。这包括实施选定的控制措施、制定风险处理计划以及监控人工智能系统的安全态势和性能。管理活动包括协调跨职能团队、与利益相关者沟通以及根据不断变化的风险环境调整风险管理实践。有效的风险管理可帮助组织最大限度地减少人工智能风险对组织目标、利益相关者和运营的影响，同时最大限度地发挥人工智能技术的优势。
框架的关键组件
NIST AI RMF 由两个主要组件组成：
基础信息
这部分包括介绍性材料、背景信息和上下文设置元素，概述了框架的目的、范围和目标。它可能包括与管理人工智能 (AI) 技术相关风险相关的定义、原则和指导原则。
核心和配置文件
这部分包含管理人工智能相关风险所需的核心流程、活动和任务，以及组织可以根据其特定需求和要求进行定制的可定制配置文件。核心为风险管理提供了基础，而配置文件允许组织根据其独特的情况调整框架，解决行业特定的挑战、监管要求和组织优先事项。
基于角色的AI RMF的意义
给开发者带来的好处
- 风险管理指南：AI RMF 为开发者提供有关识别、评估、缓解和监控与 AI 技术相关的风险的结构化指南。
- 遵守标准和法规：AI RMF 帮助开发者确保遵守管理 AI 技术的相关标准、法规和最佳实践。通过参考既定的 NIST 指南（例如 NIST SP 800-53），开发人员可以确定适用于 AI 系统的安全和隐私控制。
- 增强安全性和隐私性：通过纳入 AI RMF 中建议的安全性和隐私性控制，开发者可以降低数据泄露、未经授权的访问和其他风险与人工智能系统相关的其他安全威胁。
- 风险意识和缓解：AI RMF 提高开发者对 AI 技术固有的潜在风险和漏洞的认识，例如数据质量问题、模型偏差、对抗性攻击和算法透明度。
- 跨学科合作：AI RMF 强调开发人员、网络安全专家、数据科学家、伦理学家、法律专业人士和其他人员之间跨学科合作的重要性管理人工智能相关风险的利益相关者。
- 质量保证和测试：AI RMF 鼓励开发人员将风险管理原则纳入 AI 系统的测试和验证流程中。
给建筑师带来的好处
- 设计安全且具有弹性的系统：架构师在设计 AI 系统架构中发挥着至关重要的作用。通过将 AI RMF 的原则和指南纳入系统架构中，架构师可以设计安全、有弹性且能够有效管理与 AI 技术相关的风险的 AI 系统。这包括设计强大的数据管道、实施安全的 API 以及集成适当的安全控制以减少潜在的漏洞。
- 确保合规性和治理：架构师有责任确保 AI 系统符合相关法规、标准和组织政策。通过将合规性要求集成到系统架构中，架构师可以确保人工智能系统遵守法律和道德标准，同时保护敏感信息和用户隐私。
- 解决道德和社会影响：架构师需要考虑支持持续改进：AI RMF 提倡在 AI 风险管理实践中形成持续改进的文化。架构师可以利用 AI RMF 建立监控和评估 AI 系统随时间变化的安全态势和性能的机制。
人工智能风险框架比较
|
框架
|
优势
|
弱点
|
|---|---|---|
|
NIST AI RMF
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
行业联盟的人工智能道德准则
|
|
|