août 2026
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Les 10 concurrents safe.ai les plus visités
Les 10 sites les plus performants comme safe.ai en août 2026 sont classés par leur affinité avec safe.ai en termes de trafic de mots-clés, de ciblage d'audience et de chevauchement de marché
The hub for AI existential safety, providing resources to help you learn about and help mitigate the risks from advanced AI.
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100%A comprehensive living database of over 1700 AI risks categorized by their cause and risk domain
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97%Are you investing in the world's worst weapons? Find out which companies invest in nuclear weapons, and how you can invest your money responsibly.
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89%Join us September 22, 2025 at Paul Brest Hall for keynotes, panels, and cutting-edge AI safety research. Free event - RSVP required.
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87%We perform a behavioral experiment of karma, a class of mechanisms for repeated resource allocation with attractive fairness and efficiency properties, in theory. Individuals in these mechanisms bid non-tradable credits that flow from resource consumers to yielders, like karma. Human subjects recruited on Amazon MTurk are repeatedly and randomly paired to bid karma according to time-varying and stochastic individual preferences or urgency to acquire resources. Treatments varied in the dynamic urgency process (frequent moderate urgency versus sporadic high urgency) and the richness of the bidding scheme (binary versus full range). Results are benchmarked against random allocation, and karma achieves a (almost) Pareto improvement over random, despite the MTurk subjects deviating significantly from the theoretically optimal Nash bidding policy. Maximum improvement is attained by subjects that deviate from Nash by up to one karma bid unit on average, and positive improvement is attained with average deviations of up to 3-4 bid units. These findings hold across all treatments, among which no significant differences are found, with the exception of the sporadic high urgency process with binary bidding treatment being (weakly) favorable over others. These results offer behaviorally robust lower bounds for the expected performance of karma in human populations. They also provide guidance for future testing and implementation of karma mechanisms in the real world.
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82%AI Safety needs people from a wide range of backgrounds working on reducing risks from AI. Here are some ways to learn more and get involved.
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76%How to write part of a safety case showing a system does not have offensive cyber capabilities
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74%About us At 80,000 Hours, we provide research and support to help people have high-impact careers. Our goal is to get talented people working on the world's most pressing problems. We focus on problems that threaten the long-term future, and right now we're putting our proactive effort towards helping people work on safely navigating the transition to a world with powerful AGI. To achieve our goal, we: Reach people who might be interested through marketing, engaging and user-friendly content, and word-of-mouth.
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72%FAQs - CAIS - As a community of independent schools, we explore and pursue exemplary leadership, training, research and international standards of educational excellence.
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#662,180
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71%A statement jointly signed by a historic coalition of experts: “Mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war.”
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68%safe.ai : ses 5 plus grands concurrents en août 2026 sont :aisafety.com,airisk.mit.edu,futureoflife.org, aisafety.stanford.edu, etc.
D'après les données Similarweb relatives aux visites mensuelles, le principal concurrent de safe.ai en août 2026 est aisafety.com. Le deuxième site le plus similaire à safe.ai est airisk.mit.edu, tandis que futureoflife.org complète le podium.
aisafety.stanford.edu se classe au quatrième rang des sites les plus similaires à safe.ai et arxiv.org occupe la cinquième place en août 2026.
Les cinq autres concurrents du top 10 sont aisafetybook.com, aisi.gov.uk, 80000hours.org, cais.ca et aistatement.com.