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MIT 给 1785 起 AI 事故评级：13 类危害、5 级严重程度
MIT AI Risk Initiative 更新了 AI 事故危害严重程度量表：13 类危害、每类分可忽略、轻微、重大、严重、灾难 5 级；用 Arcola AI 的 LLM 管线对 AI Incident Database 里的 1785 起事故自动评级，给出可引用的分布：隐私类 95 起重大、41 起严重；心理危害 346 起轻微、17 起重大、2 起严重；知识损害类 701 起轻微、26 起重大、29 起严重。
原文摘录
The updated tracker applies five severity levels across 13 categories, including psychological harm, damage to knowledge and information, and child sexual exploitation and abuse.（大意：更新后的量表覆盖 13 类危害、每类 5 个严重程度，包括心理危害、知识与信息损害、儿童性剥削与虐待。）
值得肯定
一直缺少统一标尺的事故数据库，第一次有了可横向比较、可直接引用的评级口径；新增的心理与知识损害两类补上了原来的空白。
需要注意
支撑论文尚未发表，分类依赖自愿上报的原始报告，存在抽样偏差，作者也承认与专家共识存在偏差；量表只评单起事故，劳动力替代这类慢慢积累的危害评不到。