Аспекты безопасности искусственного интеллекта, которые должны понимать университеты, издатели и журналы

Безопасность искусственного интеллекта относится к области исследований и практик, направленных на обеспечение разработки и внедрения систем искусственного интеллекта таким образом, чтобы минимизировать риски и максимизировать полезные результаты для человечества. Безопасность ИИ охватывает широкий спектр проблем, включая:

Надежность: обеспечение того, чтобы системы ИИ работали должным образом в различных условиях и не проявляли неожиданного или вредного поведения.

Этические соображения: Решение вопросов, связанных со справедливостью, подотчетностью, прозрачностью., и конфиденциальность в системах искусственного интеллекта для предотвращения вреда или дискриминации в отношении отдельных лиц или групп.

Согласование ценностей: Согласование целей и ценностей систем искусственного интеллекта с целями и ценностями пользователей и общества в целом для предотвращения конфликтов или непреднамеренных последствий.

Снижение рисков: Разработка стратегий и механизмов для выявления, оценки и снижения потенциальных рисков, связанных с разработкой и внедрением технологий искусственного интеллекта, таких как непреднамеренные побочные эффекты, неправильное использование или непредвиденные последствия.

Долгосрочные последствия: прогнозирование и планирование долгосрочных социальных, экономических и влияние технологий искусственного интеллекта на существование, включая проблемы, связанные с занятостью, неравенством и потенциалом ИИ превзойти человеческие возможности.

В целом, цель обеспечения безопасности ИИ заключается в обеспечении того, чтобы технологии ИИ разрабатывались и внедрялись таким образом, чтобы максимизировать их преимущества при минимизации рисков и потенциального вреда для отдельных лиц, общества и окружающей среды в целом.
Исследования в области безопасности ИИ все еще продолжаются. это развивающаяся область, и новые вопросы и опасения по поводу безопасности могут возникать почти ежедневно. Однако, в связи с расширением использования ИИ в различных сферах научной деятельности, заинтересованным сторонам важно понимать ключевые вопросы безопасности ИИ.

Заражение данных

Заражение данных — это тип кибератаки или манипулирования, направленный на искажение результатов обучения. данные, используемые для разработки или точной настройки моделей машинного обучения. При атаках на заражение данных злоумышленники стратегически внедряют вредоносные или вводящие в заблуждение данные в обучающий набор данных с целью снижения производительности или целостности модели машинного обучения.

Атаки на заражение данных могут принимать различные формы, в том числе

Переключение меток: Злоумышленники манипулируют данными. надписи или аннотации, связанные с точками данных, вводят модель в заблуждение во время обучения. Например, они могут изменить название изображения кошки на «собака», чтобы запутать модель.

Подделка функций: Злоумышленники изменяют определенные функции или атрибуты данных, чтобы внести искажения, которые могут ввести модель в заблуждение.

процесс обучения. Это может включать изменение значений пикселей на изображениях или изменение текста для включения вводящей в заблуждение информации.

Внедрение данных: Злоумышленники вводят полностью сфабрикованные или вредоносные данные в обучающий набор данных, чтобы исказить границы принятия решения моделью или вызвать определенное поведение. Эти введенные точки данных могут быть тщательно обработаны для использования уязвимостей в алгоритмах обучения модели.

Манипулирование данными: Злоумышленники могут манипулировать распределением обучающих данных, выборочно добавляя или удаляя выборки, чтобы изменить прогнозы модели в пользу определенные результаты или занятия.

Глубокие подделки

Глубокие подделки — это синтетические медиа, обычно видео, которые создаются с использованием методов глубокого обучения, в частности, генеративных состязательных сетей (GAN) и глубоких нейронных сетей (DNN). Эти технологии позволяют манипулировать визуальным и аудиоконтентом для создания очень реалистичных подделок, которые часто трудно отличить от подлинных кадров.

Фейки привлекли к себе значительное внимание из-за их потенциального использования не по назначению, включая дезинформацию и фейковые новости: Фейки могут быть использованы для создания убедительных, но полностью сфабрикованных видеороликов, на которых общественные деятели, политики или знаменитости говорят или делают то, чего они на самом деле никогда не делали. Это создает значительный риск распространения дезинформации и подрыва доверия к СМИ и общественным деятелям.

Проблемы конфиденциальности: Технология Deepfake может использоваться для создания порнографии без согласия пользователя или для изготовления компрометирующих видео отдельных лиц без их согласия, что приводит к нарушению конфиденциальности и потенциальному ущербу для жертв.

Мошенничество и социальная инженерия: Глубокие подделки могут использоваться в мошеннических целях, таких как выдача себя за людей в видеозвонках или создание поддельных аудиосообщений, чтобы заставить людей поверить, что они общаются с кем-то, кому они доверяют.

Прозрачность и предвзятость

<Многие системы искусственного интеллекта, особенно те, которые основаны на сложных моделях глубокого обучения, работают как "черные ящики", что затрудняет понимание того, как они принимают свои решения. Обеспечение прозрачности и объяснимости в ИИ имеет важное значение для укрепления доверия, обеспечения подотчетности и облегчения контроля со стороны человека в критически важных приложениях, где последствия ошибок или сбоев могут быть значительными.Более того, предвзятость в системах искусственного интеллекта может привести к несправедливым или дискриминационным результатам, особенно когда эти системы используются в процессах принятия важных решений, таких как прием на работу, кредитование и уголовное правосудие. Борьба с предвзятостью и продвижение справедливости в ИИ требует тщательного анализа данных, используемых для обучения моделей, а также разработки и оценки алгоритмов для смягчения предвзятых результатов.

Аспекты безопасности ИИ, которые должны понимать университеты, издатели и журналы, впервые появились на Impact Science.

Другие новости:

---