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官方账号arXiv cs.AI@Gemma Galdon Clavell, Pablo Accuosto, Usman Gohar
推荐理由：这篇论文真正解决了AI审计“光列风险但不教你怎么测”的痛点，用GPT-4实测PII泄露，给了一个可复现的评分样例。分类法开源了，想搞审计的可以直接用。
风险分类
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7月3日
09:40
该论文指出至少74种现有AI风险分类法几乎都止步于风险目录，缺乏实操。Eticas AI Risk Taxonomy v2.0.0 提出从概念到可衡量发现的桥梁，涵盖10个类别、20个子组、76个活跃子类别，并映射到18个外部框架。以GPT-4-0314上的PII泄露风险为例，在对抗性条件增强下披露率从0%升至84%，对应SYSTEMIC模式E级评分。分类法和子组以CC BY 4.0开源发布，提供稳定URI和SKOS/JSON-LD分发。