Concrete Problems in AI Safety, Revisited

随着人工智能系统在社会中的普及，人工智能界越来越关注人工智能安全的概念，即预防由于人工智能部署中系统行为与设计者意图不符而导致的意外故障。我们通过对此类事件的真实案例进行分析，证明尽管当前的词汇表涵盖了人工智能部署中遇到的一系列问题，但需要扩展社会技术框架以更全面地理解人工智能系统和实施的安全机制在现实生活中的成功和失败。

解决AI系统在实际应用中可能出现的意外行为导致的安全问题，探讨AI系统的安全性如何在实际中成功或失败

通过分析现实生活中的案例，提出需要扩展社会技术框架来更全面地理解AI系统和实现的安全机制在现实生活中的成功和失败

论文分析了现实生活中的多个AI安全事件案例，提出了需要扩展社会技术框架来更全面地理解AI系统和实现的安全机制在现实生活中的成功和失败。实验设计了多个案例分析，但没有使用特定数据集或开源代码。值得深入研究的是如何扩展社会技术框架以更好地理解AI系统和实现的安全机制。

最近的相关研究主要集中在AI安全领域，包括预防AI系统的攻击和意外行为等方面。例如，"Adversarial Machine Learning at Scale"和"AI Safety via Debate"等论文。