人工智能传感器-风险问责 | Nature Machine Intelligence

近日，弗吉尼亚大学（University of Virginia）Mona Sloane等，在Nature Machine Intelligence上发文，强调了人工智能系统相关的风险维度，这些风险来自于传感器及其基础计算模型的物质可供性。

还提出了一种传感器敏感的框架，用以诊断这些风险，补充了现有的方法，如美国国家标准与技术研究院人工智能风险管理框架和欧盟人工智能法案，并讨论了其实施。

最后，提倡更多地关注算法系统，特别是设备上，人工智能传感器的重要性，并强调需要开发一种传感器设计范式，并带来更加公平、负责和透明的未来。

Materiality and risk in the age of pervasive AI sensors. 

无处不在的人工智能传感器时代的重要性和风险。

文献链接

Sloane, M., Moss, E., Kennedy, S. et al. Materiality and risk in the age of pervasive AI sensors. Nat Mach Intell (2025). 

https://doi.org/10.1038/s42256-025-01017-7

本文译自Nature。

来源：今日新材料

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