Application of the NIST AI Risk Management Framework to Surveillance Technology

本研究深入分析了国家标准与技术研究院的AI风险管理框架（NIST AI RMF）在监控技术，特别是面部识别技术领域的应用和影响。考虑到面部识别系统的固有高风险和后果性质，我们的研究强调了在这个领域需要一种有结构的风险管理方法的重要性。本文提出了一个详细的案例研究，展示了NIST AI RMF在识别和减轻这些技术中可能被忽视的风险方面的实用性。我们的主要目标是制定一种全面的风险管理策略，以可行、可扩展的方式推进负责任的AI利用实践。我们提出了一个针对监控技术的六步过程，旨在产生更系统和更有效的风险管理实践。该过程强调持续评估和改进，以帮助公司更加强有力地管理与AI相关的风险，并确保道德和负责任的AI系统的部署。此外，我们的分析揭示并讨论了当前NIST AI RMF框架中的关键差距，特别是其在监控技术中的应用。这些见解有助于AI治理和风险管理的不断发展，强调了NIST AI RMF等框架未来改进和发展的领域。

如何在监控技术中应用NIST AI RMF框架来管理风险？

提出了一个六步骤的流程，使用NIST AI RMF框架来管理人脸识别技术中的风险，强调持续评估和改进以确保AI系统的道德和负责任的部署。

使用案例展示了NIST AI RMF框架在监控技术中识别和减轻风险的实用性，揭示了当前框架在监控技术中应用的重要缺陷，并为未来的研究和改进提供了启示。

最近的相关研究包括：《面部识别技术的隐私和安全问题》、《利用AI技术的监控系统的伦理问题》等。