A Frontier AI Risk Management Framework: Bridging the Gap Between Current AI Practices and Established Risk Management

要約

強力なAIシステムの最近の開発は、AI業界における堅牢なリスク管理フレームワークの必要性を強調しています。
企業は安全フレームワークを実装し始めていますが、現在のアプローチには、他の高リスク産業で見られる体系的な厳密さがしばしば欠けています。
このペーパーでは、確立されたリスク管理の原則を新たなAI固有の実践と統合することにより、このギャップを橋渡しするフロンティアAIの開発のための包括的なリスク管理フレームワークを提示します。
フレームワークは、（1）リスクの識別（文献レビュー、オープンエンドの赤チーム化、およびリスクモデリングを通じて）、（2）定量的メトリックと明確に定義されたしきい値を使用したリスク分析と評価、（3）リスク治療を使用した4つの重要なコンポーネントで構成されています。
封じ込め、展開制御、保証プロセスなどの緩和策、および（4）明確な組織構造と説明責任を確立するリスクガバナンスを通じて。
AIの独自の課題を考慮しながら、航空や原子力などの成熟した産業のベストプラクティスから引き出されたこのフレームワークは、AI開発者に堅牢なリスク管理を実装するための実用的なガイドラインを提供します。
このペーパーでは、AIシステムのライフサイクル全体で、計画から展開まで、各コンポーネントをどのように実装すべきかを詳しく説明し、それに関連する負担を最小限に抑えるために、最終的なトレーニング実行の前にリスク管理作業を実施することの重要性と実現可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

The recent development of powerful AI systems has highlighted the need for robust risk management frameworks in the AI industry. Although companies have begun to implement safety frameworks, current approaches often lack the systematic rigor found in other high-risk industries. This paper presents a comprehensive risk management framework for the development of frontier AI that bridges this gap by integrating established risk management principles with emerging AI-specific practices. The framework consists of four key components: (1) risk identification (through literature review, open-ended red-teaming, and risk modeling), (2) risk analysis and evaluation using quantitative metrics and clearly defined thresholds, (3) risk treatment through mitigation measures such as containment, deployment controls, and assurance processes, and (4) risk governance establishing clear organizational structures and accountability. Drawing from best practices in mature industries such as aviation or nuclear power, while accounting for AI’s unique challenges, this framework provides AI developers with actionable guidelines for implementing robust risk management. The paper details how each component should be implemented throughout the life-cycle of the AI system – from planning through deployment – and emphasizes the importance and feasibility of conducting risk management work prior to the final training run to minimize the burden associated with it.

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