GCRI · Künstliche Intelligenz und autonome Systeme
Forschung und Evidenz
Die Forschung hinter Künstliche Intelligenz und autonome System: die Fragen, die es stellt, die Modelle und Messungen, die es nutzt, wie Unsicherheit angegeben wird und wie ein Ergebnis vor der Veröffentlichung geprüft und reproduziert wird.
Der Arbeitsbereich für Forschung und Evidenz.
Evidenzregister
KI und autonome Systeme · Forschung und Evidenz · Beispieloberfläche, kein Eintrag
Indikatoren
Einheit · Taktung · Kennzeichnung
| Modelle im Register | Modelle | wöchentlich | Veröffentlichte Statistiken | SP-9867 |
| Bei der Freigabe bestandene Evaluierungen | der Suiten | je Veröffentlichung | BEWERTET | SP-0910 |
| KI-Vorfälle öffnen | Vorfälle | täglich | BERICHTET | SP-2588 |
| Agentenaktionen, die eine Freigabe erfordern | Aktionen / Tag | täglich | BEOBACHTET | SP-8895 |
| Rechenaufwand pro Trainingslauf | GPU-hours | pro Lauf | BERICHTET | SP-6682 |
Quellenpass
- Quelle
- Modellregister
- Lizenz
- offen · Namensnennung
- Sachwalter
- Incident Responder
- Abdeckung
- 83 % der Orte
- Bekannte Grenzen
- spärlich im Hochland
Abdeckung nach Ort
Künstliche Intelligenz und autonome Systeme · Evidenzregister. Evidenzregister: Beispielnamen und illustrative Werte, kein Nachweis.
Was die Forschung fragt.
- 01
Modellevaluierung
Validität, Kalibrierung und Generalisierung.
- 02
Agentische Systeme
Werkzeugzugriff, delegierte Befugnis und sichere Ausführung.
- 03
KI-Cybersicherheit
Adversariale Methoden und Modellexposition.
- 04
KI in der Wissenschaft
Entdeckung und Reproduzierbarkeit.
- 05
KI und öffentliche Dienste
Öffentliche Rechenschaft, Zugang und Rechte.
- 06
Autonome physische Systeme
Roboter, Sensoren und Steuerungen.
Was die Forschung zu KI für Entscheidungen noch nicht gut genug beantworten kann.
Die Forschung zu KI-Risiken muss mit den Fähigkeiten Schritt halten. Die Agenda konzentriert sich auf Evaluierung, Agenten, Anwendungen in öffentlichen Diensten und in der Wissenschaft sowie auf systemweite Effekte, die beim Testen einzelner Modelle übersehen werden.
- Welche Evaluierungen sagen Versagen in der realen Welt voraus statt Benchmark-Leistung? Siehe Modellevaluierung.
- Wie sollten Agenten, die über Werkzeuge handeln, abgegrenzt, überwacht und gestoppt werden? Siehe agentische Systeme.
- Welche Evidenz sollte ein öffentlicher Dienst verlangen, bevor er KI bei Entscheidungen über Menschen einsetzt? Siehe KI und öffentliche Dienste.
- Wie versagen autonome physische Systeme in gemischten Mensch-Maschine-Umgebungen? Siehe autonome physische Systeme.
- Wie groß ist der Energie- und Wasserfußabdruck der KI-Rechenleistung, und wo konzentriert er sich? Siehe Rechenleistung und Energie.
Jedes Ergebnis behält seine Kennzeichnung.
Ergebnisse werden als beobachtet, veröffentlichte Statistik, geschätzt, modelliert, Vorhersage, Szenario oder Expertenurteil gekennzeichnet. Fehlende Daten werden als fehlend angezeigt und niemals stillschweigend aufgefüllt.
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