في عصر تتزايد فيه تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) في مجالات حساسة، تزداد التقارير حول الأضرار والفشل المرتبطة بها بشكل ملحوظ. ورغم وجود أطر تنظيمية تعبر عن مبادئ عليا للذكاء الاصطناعي المسؤول، لا تزال الموارد التجريبية الكبيرة للنقاط المتعلقة بمخاطر الذكاء الاصطناعي محدودة. حيث أن معظم مجموعات الحوادث الحالية تُجمع يدوياً وتكون صغيرة الحجم، مما يجعلها غير كافية للمراقبة المستمرة والتحليل المعتمد على البيانات.

لتلبية هذه الحاجة، تم تطوير RiskNet، وهي قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على حوادث الذكاء الاصطناعي المستمدة من مصادر أخبار متعددة اللغات. تستخدم RiskNet سلسلة من الخطوات الهيكلية لتحديد أخبار مخاطر الذكاء الاصطناعي، وفحص التقارير على مستوى الحوادث، وتصنيف الحوادث بشكل متعدد الأبعاد.

تجمع هذه القاعدة كميات هائلة من التقارير حول مخاطر الذكاء الاصطناعي، حيث تم تنظيم الأخبار المتناثرة في سجلات مركزية تتعلق بالحوادث، وتوفير مجموعات بيانات معيارية لتصنيف الأحداث، وتوافق الحوادث، وتوسيم مخاطر الحوادث.

يشمل الإصدار الحالي من RiskNet مئات الملايين من السجلات المصدرية، مما ينتج عنه مجموعة كبيرة من التقارير المتعلقة بمخاطر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تجميعات الحوادث المتوافقة ومجموعات معيارية مُعلمة. يمكن الوصول إلى قاعدة البيانات من خلال منصة عبر الإنترنت لتصفحها واستكشافها.

تسهم RiskNet في دعم الأبحاث المستقبلية حول أمان الذكاء الاصطناعي، وحوكمته، وتحليل المخاطر، بالإضافة إلى التحليلات الزمنية وعبر المصادر للحوادث المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. من خلال تقديم مورد تجريبي منظم وقابل لإعادة الاستخدام، تساعد RiskNet على سد الفجوة بين المبادئ التنظيمية العليا والواقع الموثق لحوادث الذكاء الاصطناعي.