麻省理工学院（MIT）研究人员近日发布了一个号称迄今为止最全面的覆盖风险T发I风AI风险动态数据库 ，涵盖了43大AI风险类别共计777种AI风险 。余种

这是布最业界首次尝试全面整理、分析和提取人工智能风险 ，险数并整合成一个公开可访问、据库全面、覆盖风险T发I风可扩展的余种分类风险数据库。为业界统一定义 、布最审计和管理人工智能风险奠定了基础。险数

对于从事AI安全和治理的据库专业人士来说，这是覆盖风险T发I风一个不可或缺的知识库，源码库可用于创建自己（所在企业）的余种个性化风险数据库 。

AI风险数据库

MIT科技评论的布最一篇文章指出，AI技术应用面临多种危险，险数系统可能存在偏见 、据库传播错误信息
，甚至具有成瘾性。这些风险只是冰山一角 ，AI还有可能被用于制造生物或化学武器 ，甚至在未来失控 ，造成难以挽回的灾难性后果
。

为了满足AI风险治理的迫切需求
，模板下载MIT的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）下属的FutureTech团队着手开发了“全覆盖”AI风险数据库。

据CSAIL网站发布的新闻，研究人员在现有的AI风险框架中发现了大量严重漏洞，现有的最详尽的AI风险框架（例如NIST
、谷歌和欧盟发布的框架）也仅涵盖了所有风险的约70%。因此，项目负责人Peter Slattery博士担心决策者可能会因为认知偏差而忽略重要问题，从而形成集体决策盲区。免费模板

MIT的AI风险数据库旨在为学者、安全审计人员 、政策制定者 、AI公司和公众提供关于AI风险“全景图” ，为研究、开发和治理AI系统提供了一个统一的参考框架。该数据库由三部分组成：AI风险数据库、AI风险因果分类法以及AI风险领域分类法，具体如下：

Info-Tech研究集团首席研究总监Brian Jackson认为 ，AI风险数据库对负责AI治理的企业领导者来说极具价值。它不仅帮助企业识别新的AI风险，还可以作为制定具体治理策略的基础工具 。云计算此外
，该数据库以Google Sheets的形式提供，便于各组织根据自己的需求进行定制。

通用功能
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适用人群和场景 ：

尽管数据库还存在一些限制，例如依赖现有的43种分类法
，可能遗漏新兴的特定领域风险，但MIT的研究人员表示 ，这项工作为未来的AI风险评估奠定了基础  ，促进了更协调和全面的风险管理方法。

面对AI技术的野蛮生长和潜在风险的快速累积，越来越多的企业和机构在部署AI应用时更加谨慎，并渴望提高严重滞后的AI风险治理能力 。

MIT发布的AI风险数据库为AI的健康发展提供了全方位的风险地图 ，标志着AI治理的新篇章已经开启。

Gartner副总裁分析师Bart Willemsen指出 ，这项研究是迈向更深入理解AI技术风险的重要一步。他期待未来的版本能够不仅列出AI风险，还能提供相关的缓解措施，为行业应用提供最佳实践指南。