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AI Risk Repository是麻省理工学院推出的AI风险公开数据库,当前收录超700个已发生或被验证的AI风险案例,按风险成因、所属领域、影响范围三个维度进行标准化分类整理。平台支持按关键词检索、多维度筛选、风险关联溯源等功能,目标用户覆盖AI领域研究人员、技术开发者、企业风控人员、AI审计师、政策制定者及高校相关专业师生。可应用于AI伦理研究、产品风险前置评估、行业监管政策制定、高校课程案例教学、AI系统审计校验等多个场景,为AI安全相关工作提供结构化的案例参考框架。
打开网站首页,浏览顶部的分类导航栏,可快速了解平台覆盖的AI风险类别、分类标准等基础信息,明确平台内容的覆盖范围是否符合自身需求。
若有明确查找目标,可在首页顶部搜索框输入关键词,如“算法歧视”“大模型数据泄露”等,点击搜索按钮即可获取相关案例列表。
若需定向筛选案例,可使用筛选面板勾选风险成因、所属领域、发生时间等筛选条件,系统会自动筛选出符合要求的案例并展示列表。
点击单个案例卡片即可进入详情页,查看案例完整信息、相关关联案例及参考资料,也可选择将该案例或整个筛选结果导出保存。
若有未收录的AI风险案例,可点击页面右上角的提交入口,按要求填写案例相关信息,提交后等待平台审核即可。
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