NIST AI RMF — 人工智能风险管理
1. 在NIST AI RMF中，GOVERN的主要任务是什么？
GOVERN 是基础：没有组织框架，MAP/MEASURE/MANAGE 就无效。
2. 一家企业问：“我们的新推荐系统有哪些AI风险？” 哪个功能直接解决这个问题？
MAP 识别并将风险置于背景中——谁会受到影响，可能会出什么问题？
3. 一个AI系统具有96%的准确性，但系统性地对来自特定地区的申请人造成不利影响。这表明了什么？
MEASURE要求多层次分析——跨群体的公平性指标，而不仅仅是汇总的准确性。
4. 'Data Drift'是什么意思？
数据漂移：现实发生变化，模型保持不变——例如，新的客户群体或变化的市场条件。
5. 在MANAGE上下文中，什么是Human-in-the-Loop (HITL)？
HITL = 人类作为重大决策的控制机构——最重要的管理措施之一。
6. 为什么MANAGE不是一个终点而是一个循环？
来自 MANAGE 的见解回流到 MAP 和 MEASURE —— 该循环是 RMF 的核心原则。
7. NIST AI RMF 与 EU AI Act 有何关系？
完美结合：EU AI Act = 法律要求，NIST RMF = 操作实施方法。
8. 哪个EU AI Act条款要求为高风险AI建立AI风险管理系统？
Art. 9 要求高风险AI具备一个有记录的风险管理系统 — NIST AI RMF 是一个公认的方法。
9. 一个AI项目团队问：“如果我们的AI系统出错，谁负责？” 哪个职能部门必须解决这个问题？
责任是一项GOVERN问题——是组织框架的一部分。
10. 一家保险公司希望使用AI进行风险分类。根据MAP，首先应该分析什么？
MAP 从上下文和利益相关者开始——谁会受到影响，可能会产生哪些损害？然后才是技术。