如何对 AI 部署进行良好的风险评估

良好的 AI 部署风险评估是一个系统性流程，旨在上线前识别和降低潜在危害。它评估整个 AI 生命周期中的技术性能、伦理问题和运营影响。

关键原则包括：组建跨职能团队（技术、法律、伦理、领域专家），根据预期用途和场景建立明确的评估范围和标准，以及优先识别偏差、安全故障、隐私泄露和安全漏洞等潜在危害。全面记录发现结果、基本假设和数据来源，对于问责和审查至关重要。该流程必须是迭代性的，以反映模型和部署环境的变化。

评估步骤：首先定义 AI 的目的、部署场景和利益相关者；识别开发数据、模型行为、集成过程和实际使用中的潜在风险；评估每项风险的严重程度和可能性；制定缓解策略（如偏差测试、安全控制）并分配责任；最后实施持续监控以进行全程风险管理。这种主动的方式可降低法律、声誉和运营风险，促进负责任的创新并赢得利益相关者信任。