AI风险评估是指在人工智能系统的全生命周期中，系统地识别、分析和评估潜在风险的过程。这些风险涵盖技术层面（如模型偏差、数据泄露、鲁棒性不足）、伦理层面（如隐私侵犯、算法歧视）、法律层面（如合规性问题）以及操作层面（如系统失效、意外后果）。其核心目的是通过前瞻性管理，确保AI产品在开发、部署和使用中的安全、公平、可靠和透明，从而促进负责任AI的实现。
在AI产品开发的实际落地中，AI产品经理需主导风险评估工作。从需求分析阶段开始，就应整合风险评估工具，例如通过数据偏差检测预防歧视性输出，利用对抗性测试评估模型鲁棒性，或在用户测试中监控伦理影响。这不仅帮助预防负面后果如安全事故或法律纠纷，还能提升产品可信度和市场竞争力，尤其在日益严格的监管环境下（如欧盟AI法案），风险评估已成为产品上线的必要环节。
延伸阅读：推荐参考美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《AI风险管理框架》（AI RMF），它为实践提供了系统指南。
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