关键数字基础设施人工智能事件数据库的标准化模式与分类
高能物理 - 格点
2025-09-01 v2
摘要
人工智能(AI)的快速部署已进入关键数字基础设施, 带来显著风险, 因此需要 robust 框架 来系统性收集 AI 事件数据以防止未来事件.现有数据库缺乏足够的细化程度以及标准化的结构, 以实现一致的数据收集与分析, 阻碍了有效的事件管理.本工作提出针对 AI 事件数据库的标准化模式与分类, 以解决这些挑战, 通过启用对 AI 事件在各行业中进行详细且结构化的记录.关键贡献包括开发统一的模式, 引入诸如事件严重程度、原因以及造成的损害等新字段, 并提出用于分类关键数字基础设施中 AI 事件的分类.该解决方案促进了更有效的事件数据收集与分析, 从而支持以证据为依据的政策制定, 增强行业安全措施, 并促进透明度.本工作为确保跨地区 AI 事件的可信、安全和可 accountability 采用奠定了基础.
引用
@article{arxiv.2501.17036,
title = {Logarithmic corrections to O($a^2$) effects in lattice QCD with unrooted Staggered quarks},
author = {Nikolai Husung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.17036},
year = {2025}
}
备注
14 pages + 5 pages appendix, 1 table; supplemental material contains: Mathematica notebook relating 1CR symmetries to symmetries of local tastes (symm1CRtoTastes.nb), full mixing matrix (staggered.wl); Revised section on the lattice symmetries of local tastes. Added modified Euclidean reflection on the lattice as an explicit example involving a field-redefinition in the appendix