
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。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- airisk.mit.edu
- 定价模式
- 免费
- 支持平台
- Web 网页
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- AI伦理研究人员、AI产品开发者、企业风控人员、AI审计师
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这个由麻省理工学院搭建的AI风险数据库,最大的特点是所有收录的案例均有明确的事实依据,没有未经验证的推测性内容,每个案例的信息都经过多源交叉核验,信息可信度较高。不同于很多同类平台仅罗列风险概念的做法,该平台的每个风险都对应真实发生的具体事件,并且标注了事件的完整脉络和后续处置结果,参考性较强。其公开的分类框架也经过多轮学术论证,适用性覆盖AI研发、应用、监管等多个环节的风险评估需求。对于所有涉及AI安全、伦理相关的从业者来说,这个平台可以作为一个系统性的案例参考库,不需要再从不同渠道零散搜集AI风险相关的新闻和研究资料,能够有效降低信息收集的成本。同时平台的内容更新频率保持稳定,会及时收录新出现的AI风险案例,能够覆盖当下AI技术发展过程中出现的新型风险问题。
核心功能
使用指南
- 1
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。
- 2
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。
- 3
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。
- 4
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。
- 5
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。
优势与不足
优点5 项
"案例信息经过多源核验,每个案例均标注信息来源,内容可信度较高"
"分类框架覆盖AI全生命周期的风险类型,分类维度贴合实际评估需求"
"支持多条件筛选和结构化数据导出,方便用户二次使用案例数据"
"内容完全公开,无需注册登录即可查看所有案例及分类框架信息"
"开放用户提交通道,支持行业从业者共同参与案例库的内容扩充"
不足4 项
"目前平台仅支持英文内容浏览,没有中文等其他语言版本"
"部分早期案例的后续跟踪信息较少,无法了解长期影响"
"风险影响程度仅做分类标注,没有提供量化的影响评估维度"
"搜索功能仅支持精确关键词匹配,不支持模糊检索和语义搜索"
定价说明
该平台所有内容面向公众完全免费开放,没有付费版本,用户无需注册账号、无需支付任何费用即可查看全部700余个AI风险案例、下载结构化数据、使用所有检索和筛选功能,也可免费导出筛选后的案例数据。平台也没有使用次数、使用场景的限制,所有用户均可平等使用平台全部功能。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- AI伦理研究人员
AI风险规律研究场景
- AI产品开发者
产品风险前置评估场景
- 企业风控人员
AI系统风险排查场景
- AI审计师
AI项目合规审计场景
- 政策制定者
AI监管政策制定场景
- 高校AI相关专业师生
AI伦理课程教学场景
- AI企业合规人员
合规体系搭建场景
- AI行业分析师
AI安全趋势分析场景
常见问题
深度了解
在AI技术快速落地应用的当下,AI风险评估、AI伦理建设已经成为AI行业发展过程中无法忽视的重要问题,无论是AI研发人员、企业风控人员还是政策制定者,都需要系统化的AI风险案例作为参考,AI Risk Repository正是为了满足这一需求推出的公开数据库。平台目前收录超过700个经过多源核验的真实AI风险案例,覆盖算法歧视、数据泄露、生成式AI虚假信息、自动驾驶安全、AI滥用等多个AI应用领域,每个案例都包含完整的事件经过、影响范围、处置结果等信息,同时标注信息来源,确保内容可信度。平台将所有案例按风险成因、所属领域、影响范围三个维度进行标准化分类,用户可以通过关键词检索、多条件筛选快速定位所需的案例内容,也可以将筛选后的案例以CSV格式导出,直接应用于研究分析、审计报告、课程教案等场景。此外平台还公开了经过学术论证的AI风险分类框架,用户可以参考该框架搭建自身的AI风险评估体系,也可以通过开放的提交通道,提交未被收录的AI风险案例,共同完善数据库的内容覆盖。平台所有内容完全免费开放,无需注册登录即可使用所有功能,为AI安全相关的各类从业者提供可靠的案例参考资源。
Ready to try
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