Курс AI Governance: Урок 5.3. Теория классификации рисков ИИ

В этом уроке нашего курса по AI Governance мы закладываем теоретический фундамент для управления рисками искусственного интеллекта. Мы разберем, почему без структурированного подхода организации сталкиваются с "хаосом рисков", и как правильная классификация превращает управление угрозами из формальности в мощный стратегический инструмент. Мы изучим фундаментальные принципы и рассмотрим несколько проверенных методологий для категоризации рисков, которые помогут вам построить надежную и адаптивную систему управления. В этом уроке вы научитесь: Понимать, почему систематизация рисков ИИ — это критическая необходимость, а не бюрократия. Применять 4 ключевых принципа эффективной классификации: многосторонний анализ, гибкость, анализ цепочек последствий и учет контекста. Осознавать главные вызовы в классификации рисков, такие как эмерджентные (неожиданные) свойства систем, долгосрочные латентные риски и междисциплинарный характер угроз. Разбираться в трех основных подходах к классификации рисков: по этапам жизненного цикла ИИ-системы, по источникам их возникновения (технические, данные, человеческий фактор) и по типам воздействия (финансовые, репутационные, юридические). Видеть связь между теоретическими моделями и международными стандартами, такими как ISO/IEC 23894, NIST AI RMF и EU AI Act. Понимать, как интегрировать классификацию в корпоративный реестр рисков и выбирать подходящий фреймворк для вашей организации. Этот урок является обязательным для всех, кто несет ответственность за безопасное и эффективное внедрение ИИ: для риск-менеджеров, руководителей проектов, специалистов по комплаенсу, инженеров и бизнес-лидеров. Он дает теоретическую базу, необходимую для создания всеобъемлющих и устойчивых фреймворков управления рисками в любых ИИ-инициативах. 💬 Присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram! Обсуждайте уроки, делитесь инсайтами и задавайте вопросы экспертам и единомышленникам в нашем Telegram-канале, посвященном AI Governance. Давайте вместе формировать культуру ответственного использования ИИ. 🔗 Ссылка на Telegram-канал:
Таймкоды: 0:00 - Введение: Теория классификации рисков ИИ 0:51 - Зачем нужна систематизация рисков ИИ? Проблема "хаоса рисков" 2:10 - Теоретические основы и 4 принципа эффективной классификации 4:11 - Ключевые вызовы: эмерджентные свойства, временные различия, междисциплинарность 4:59 - Подход 1: Классификация по этапам жизненного цикла ИИ-системы 7:42 - Подход 2: Классификация по источникам возникновения рисков 9:44 - Подход 3: Классификация по типам воздействия (пирамида рисков) 11:44 - Нормативно-правовая основа: международные стандарты и регуляции 13:21 - Практическое применение классификации рисков 14:38 - Современные вызовы и будущие перспективы (генеративный ИИ) 15:32 - Выводы и рекомендации 16:28 - Бонус-тест для проверки знаний #AIGovernance #УправлениеИИ #ИИРискМенеджмент #AIrisk #AIRiskClassification #ИИКлассификацияРисков #AIEthics #AICompliance #ResponsibleAI #AIcourse #AIGovernanceCourse