文章总结： 文章介绍了AI模型面临的内在风险如数据偏见和幻觉问题，并提出基于模型卡片、数据手册、风险卡片和场景规划四个支柱的MRM风险管理框架，通过持续反馈循环协同工作以识别和减轻风险，优化模型开发与风险管理，同时介绍了智盾矩阵大模型安全智库平台提供相关资源支持。
综合评分： 85
文章分类： AI安全,安全建设,数据安全,应用安全,安全运营
AI模型风险管理框架
安全进化论
2025年11月29日 11:00
广东
本报告强调了与AI模型相关的内在风险，如数据偏见、事实性错误或信息不相关（通常被称为“幻觉”或“虚构”）、以及潜在的滥用行为。同时，提出了一个全面的MRM框架的需求，该框架基于四个相互关联的支柱：模型卡片（Model Cards）、数据手册（Data Sheets）、风险卡片（Risk Cards）和场景规划（Scenario Planning），上述支柱协同工作，通过持续的反馈循环来识别和减轻风险，并改进模型开发与风险管理。具体而言，模型卡片和数据手册为风险评估提供信息，风险卡片则指导场景规划，场景规划进一步优化风险管理和模型开发。
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