📌 什么是AI伦理与安全?

AI技术的迅猛发展带来了前所未有的机遇,但也引发了伦理与安全的深刻讨论。以下是核心关注点:

  • 数据隐私:AI依赖海量数据训练,如何保护用户隐私?

    数据隐私保护
  • 算法偏见:训练数据中的偏见可能导致歧视性决策,例如:

    • 面部识别对特定种族的识别率差异
    • 自动招聘系统中的性别偏好
    算法偏见案例
  • 责任归属:当AI系统出现错误时,开发者、使用者或AI本身应承担何种责任?

    责任归属问题

🔒 AI安全的关键挑战

  • 对抗攻击:恶意输入可能误导AI模型,例如:

    • 图像识别中的毒害攻击(Poisoning Attack)
    • 语音合成的深度伪造(Deepfake)
    对抗攻击示意图
  • 系统可靠性:自动驾驶、医疗诊断等高风险场景中,AI的稳定性至关重要。

    系统可靠性测试

🌐 扩展阅读

如需深入了解AI伦理框架,可参考 AI伦理与安全 页面的详细分析。
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