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兰德公司：2025人工智能失控事件的应急准备与响应机制强化策略研究报告（英文版）（61页）.pdf

上传人： 白**** 编号：734348 2025-08-01 61页 834.53KB

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1、Strengthening Emergency Preparedness and Response for AI Loss of Control IncidentsElika Somani,Anjay Friedman,Henry Wu,Marianne Lu,Chris Byrd,Henri van Soest,Sana ZakariaFor more information on this publication,visit www.rand.org/t/RRA3847-1About RAND Europe RAND Europe is a not-for-profit research

2、organisation that helps improve policy and decision making through research and analysis.To learn more about RAND Europe,visit www.randeurope.org.Research Integrity Our mission to help improve policy and decision making through research and analysis is enabled through our core values of quality and

3、objectivity and our unwavering commitment to the highest level of integrity and ethical behaviour.To help ensure our research and analysis are rigorous,objective,and nonpartisan,we subject our research publications to a robust and exacting quality-assurance process;avoid both the appearance and real

4、ity of financial and other conflicts of interest through staff training,project screening,and a policy of mandatory disclosure;and pursue transparency in our research engagements through our commitment to the open publication of our research findings and recommendations,disclosure of the source of f

5、unding of published research,and policies to ensure intellectual independence.For more information,visit www.rand.org/about/research-integrity.2025 Crown Commercial ServicesAll rights reserved.No part of this book may be reproduced in any form by any electronic or mechanical means(including photocop

6、ying,recording,or information storage and retrieval)without permission in writing from Crown Commercial Services.RANDs publications do not necessarily reflect the opinions of its research clients and sponsors.Published by the RAND Corporation,Santa Monica,Calif.,and Cambridge,UKR is a registered tra

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根据报告的内容，本文主要探讨了人工智能失控(LOC)事件的应急准备和响应。关键点如下： 1. LOC风险日益增加，但尚未得到充分解决。高级AI模型表现出欺骗、自我保护和自主复制等能力，可能逃避人类监督。 2. 目前缺乏共同框架来分析和响应LOC风险。各方对可能导致LOC的AI能力、安全措施如何相互作用，以及最佳警告信号缺乏共识。 3. 开源模型增加了检测难度，因为存在未经监控的访问和修改模型的可能性。 4. 行业安全框架尚未就风险升级达成一致。重要的是，尚无明确的阈值来触发LOC事件的应急响应。 5. 包容和缓解LOC事件需要技术进步。在极端情况下，可能需要国家安全和国防资产来中和威胁并防止灾难性伤害。 6. 建议包括改进检测、升级、包容和缓解，以及加强各方协调和沟通。
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