AFT、UFT 与 Microsoft 发布学校 AI 安全与隐私国家标准
AFT、UFT 与 Microsoft 宣布一项“National AI Safety & Privacy Standard”,为学校 AI 使用设立可法律执行的保护条款,涵盖禁止用学生数据训练 AI、不得追踪学生、AI 决策须有人工监督,以及向教育者和家长提供透明说明。
推荐理由:在联邦与州层面缺乏规则时,工会与微软把学生数据保护写进可执行的合同条款,为学区采购 AI 提供了参照。
AFT、UFT 与 Microsoft 宣布一项“National AI Safety & Privacy Standard”,为学校 AI 使用设立可法律执行的保护条款,涵盖禁止用学生数据训练 AI、不得追踪学生、AI 决策须有人工监督,以及向教育者和家长提供透明说明。
推荐理由:在联邦与州层面缺乏规则时,工会与微软把学生数据保护写进可执行的合同条款,为学区采购 AI 提供了参照。
OpenAI 阐述了在欧盟规则下推进文本水印的方案,说明了水印的适用场景与检测机制,并明确访问权限将首先面向研究人员开放。
Microsoft 提出教育 AI 治理可沿用学校董事会式监督模型,并以治理、安全、平台整合三个方向落地。其 Microsoft Responsible AI Standard v2 将公平、可靠与安全、隐私与安全、包容、透明、问责六项原则转为实操指引,NIST AI RMF 则通过 Govern、Map、Measure、Manage 四个功能补充落地路径。
OpenAI 发布澳大利亚青少年安全蓝图,这是一份以六大支柱为核心的路线图,旨在打造更安全的 AI 体验,保护并赋能青少年。
OpenAI 发布前沿 AI 训练安全案例的早期指南,涵盖技术防护措施、运营实践,以及模型失准(misalignment)事件的调查方法。
OpenAI 提出针对前沿模型与防护措施的第三方 AI 安全评估优先事项与原则,强调评估需严谨、安全且独立。
OpenAI 提出为下一阶段 AI 建立共享全球标准的路径,呼吁通过协同评测、报告与治理提升安全性。该主张强调以协调一致的评估与信息披露机制推进 AI 安全。
OpenAI 公布了一套用于追踪、调查和披露模型失准的框架,同时发布六份关于模型意外或令人担忧行为的报告。
OpenAI 的 Chris Lehane 主张,AI 能力越强,就越需要更强的安全证据、共享标准与持久的政策行动,而当前政策窗口仍然敞开。他呼吁在这一窗口期内采取行动。