AI Risk Repository
AI Risk Repository是麻省理工学院推出的AI风险公开数据库，当前收录超700个已发生或被验证的AI风险案例，按风险成因、所属领域、影响范围三个维度进行标准化分类整理
AI Risk Repository是麻省理工学院推出的AI风险公开数据库，当前收录超700个已发生或被验证的AI风险案例，按风险成因、所属领域、影响范围三个维度进行标准化分类整理。平台支持按关键词检索、多维度筛选、风险关联溯源等功能，目标用户覆盖AI领域研究人员、技术开发者、企业风控人员、AI审计师、政策制定者及高校相关专业师生。可应用于AI伦理研究、产品风险前置评估、行业监管政策制定、高校课程案例教学、AI系统审计校验等多个场景，为AI安全相关工作提供结构化的案例参考框架。
- 适用对象
- AI伦理研究人员（AI风险规律研究场景）
- 主要功能
- 完整案例收录、分类检索案例
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（138 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#4751
分类内排名
#54 / 188
累计站内点击
1
近 7 日点击
1
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
AI Risk Repository是什么，怎么使用？
约 4 分钟AI Risk Repository是麻省理工学院推出的AI风险公开数据库，当前收录超700个已发生或被验证的AI风险案例，按风险成因、所属领域、影响范围三个维度进行标准化分类整理。平台支持按关键词检索、多维度筛选、风险关联溯源等功能，目标用户覆盖AI领域研究人员、技术开发者、企业风控人员、AI审计师、政策制定者及高校相关专业师生。可应用于AI伦理研究、产品风险前置评估、行业监管政策制定、高校课程案例教学、AI系统审计校验等多个场景，为AI安全相关工作提供结构化的案例参考框架。
主要功能
- 完整案例收录：平台目前收录700余个AI风险案例，覆盖生成式AI生成虚假信息、算法歧视、自动驾驶安全、数据泄露等多个领域，每个案例均标注发生时间、涉及主体、事件经过、造成影响及后续处置结果等完整信息，用户可直接查看完整的事件脉络，无需自行拼接零散信息。
- 分类检索案例：平台将所有风险案例按成因、风险领域、影响范围三个核心维度进行标签化分类，用户可通过输入关键词快速检索对应类型风险，也可通过勾选分类标签筛选特定领域的所有风险案例，方便快速定位所需参考内容。
- 关联风险梳理：每个风险案例页面会自动关联同成因、同领域的其他相关风险事件，同时标注该类风险的研究文献及相关政策文件，用户点击关联链接即可查看同类型风险的整体分布情况，便于梳理风险的演化规律。
- 案例数据导出：用户可将筛选后的风险案例列表以CSV格式导出，导出内容包含案例的所有结构化字段，可直接导入研究分析工具、审计报告模板或课程教案中，减少手动整理信息的工作量。，该功能针对AI Risk Repository用户的核心需求设计，在实际使用中能够显著提升操作效率，降低人工操作频率，同时保证输出质量稳定可靠。
- 分类框架开放：平台公开其使用的AI风险分类标准，包含12个一级风险类别、36个二级子类别，用户可直接参考该框架搭建自身的AI风险评估体系，也可对现有评估逻辑进行补充完善。，该功能针对AI Risk Repository用户的核心需求设计，在实际使用中能够显著提升操作效率，降低人工操作频率，同时保证输出质量稳定可靠。
- 案例共享收录：平台开放用户提交入口，相关从业者可提交未被收录的AI风险案例，经平台审核通过后会被纳入数据库，同时标注提交者信息，帮助完善数据库的覆盖范围，也为从业者提供案例共享的渠道。
怎么使用
- 打开网站首页，浏览顶部的分类导航栏，可快速了解平台覆盖的AI风险类别、分类标准等基础信息，明确平台内容的覆盖范围是否符合自身需求。
- 若有明确查找目标，可在首页顶部搜索框输入关键词，如“算法歧视”“大模型数据泄露”等，点击搜索按钮即可获取相关案例列表。
- 若需定向筛选案例，可使用筛选面板勾选风险成因、所属领域、发生时间等筛选条件，系统会自动筛选出符合要求的案例并展示列表。
- 点击单个案例卡片即可进入详情页，查看案例完整信息、相关关联案例及参考资料，也可选择将该案例或整个筛选结果导出保存。
- 若有未收录的AI风险案例，可点击页面右上角的提交入口，按要求填写案例相关信息，提交后等待平台审核即可。
适合什么人群
- AI伦理研究人员（AI风险规律研究场景）
- AI产品开发者（产品风险前置评估场景）
- 企业风控人员（AI系统风险排查场景）
- AI审计师（AI项目合规审计场景）
- 政策制定者（AI监管政策制定场景）
- 高校AI相关专业师生（AI伦理课程教学场景）
总结
这个由麻省理工学院搭建的AI风险数据库，最大的特点是所有收录的案例均有明确的事实依据，没有未经验证的推测性内容，每个案例的信息都经过多源交叉核验，信息可信度较高。不同于很多同类平台仅罗列风险概念的做法，该平台的每个风险都对应真实发生的具体事件，并且标注了事件的完整脉络和后续处置结果，参考性较强。其公开的分类框架也经过多轮学术论证，适用性覆盖AI研发、应用、监管等多个环节的风险评估需求。对于所有涉及AI安全、伦理相关的从业者来说，这个平台可以作为一个系统性的案例参考库，不需要再从不同渠道零散搜集AI风险相关的新闻和研究资料，能够有效降低信息收集的成本。同时平台的内容更新频率保持稳定，会及时收录新出现的AI风险案例，能够覆盖当下AI技术发展过程中出现的新型风险问题。
价格与免费额度
该平台所有内容面向公众完全免费开放，没有付费版本，用户无需注册账号、无需支付任何费用即可查看全部700余个AI风险案例、下载结构化数据、使用所有检索和筛选功能，也可免费导出筛选后的案例数据。平台也没有使用次数、使用场景的限制，所有用户均可平等使用平台全部功能。
优点与不足
优点
- 案例信息经过多源核验，每个案例均标注信息来源，内容可信度较高
- 分类框架覆盖AI全生命周期的风险类型，分类维度贴合实际评估需求
- 支持多条件筛选和结构化数据导出，方便用户二次使用案例数据
- 内容完全公开，无需注册登录即可查看所有案例及分类框架信息
- 开放用户提交通道，支持行业从业者共同参与案例库的内容扩充
不足
- 目前平台仅支持英文内容浏览，没有中文等其他语言版本
- 部分早期案例的后续跟踪信息较少，无法了解长期影响
- 风险影响程度仅做分类标注，没有提供量化的影响评估维度
- 搜索功能仅支持精确关键词匹配，不支持模糊检索和语义搜索
能帮你做的 8 件事
- 01完整案例收录
- 02分类检索案例
- 03关联风险梳理
- 04案例数据导出
- 05AI风险数据库场景的常用方案
- 06AI伦理研究场景的常用方案
- 07AI伦理研究人员（AI风险规律研究场景）的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- AI Risk Repository 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
平台收录的AI风险案例来源是什么？
平台收录的AI风险案例均来自公开的新闻报道、学术研究论文、官方监管通报、企业公开的事件说明等公开可验证的信息渠道，每个案例在详情页都会标注对应的信息来源链接，用户可以点击来源链接核验案例信息的真实性。平台不会收录没有公开信息支撑的推测性风险内容，所有案例在收录前都会经过编辑团队的多源交叉核验，确保案例信息的准确性。
可以使用平台的案例用于学术研究或商业用途吗？
平台的所有内容采用知识共享署名4.0国际许可协议，用户可以将平台的案例内容用于学术研究、课程教学、企业内部风险评估、商业审计等场景，使用时只需要标注内容来源为AI Risk Repository即可。如果需要将平台内容用于公开发布的商业出版物、商业产品中，也无需提前联系平台获取授权，避免出现版权相关问题。
提交的新案例多久会被审核收录？
用户提交的AI风险案例会在7个工作日内完成审核，审核内容包括案例信息的真实性、是否符合平台收录标准、信息是否完整等。审核通过的案例会被纳入数据库，并在案例页面标注提交者的相关信息，审核未通过的案例平台会通过提交时预留的联系方式反馈未通过原因，用户可补充信息后再次提交。
平台的风险分类标准可以自定义调整吗？
平台公开的风险分类标准是当前平台内部研究团队经过多轮论证制定的，用户可以参考该标准搭建自身的风险评估体系，也可以根据自身的实际需求对分类维度进行调整。如果用户对分类标准有修改建议，也可以通过平台的反馈通道提交，平台会定期评估收到的建议，对分类标准进行迭代更新。
平台的案例更新频率是怎样的？
平台的案例每月进行一次内容更新，每次更新内容包括新发生的AI风险案例、已有案例的后续进展信息、分类框架的迭代调整等。用户可以通过平台首页的更新日志查看每次更新的具体内容，也可以订阅平台的更新通知，及时获取新案例上线的相关通知。
是否可以获取整个数据库的全部数据吗？
平台支持用户通过批量导出功能获取所有案例的结构化数据，也可以通过平台提供的公开API接口批量获取数据库的全部数据，API接口的调用文档可以在平台的开发者页面查看。如果有大规模数据使用需求的用户，可以联系平台团队沟通数据使用的相关事宜，平台会根据实际需求提供对应的支持。
开始使用 AI Risk Repository
从官方入口了解最新功能与使用方式。
由 Toolifai 编辑维护
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