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大学、出版商和期刊需要了解的人工智能安全方面
人工智能安全是指旨在确保以最大限度降低风险和最大限度为人类带来益处的方式开发和部署人工智能系统的研究和实践领域。人工智能安全涉及广泛的问题，包括： 总体而言，人工智能安全的目标是确保以最大限度发挥人工智能技术优势的方式开发和部署人工智能技术，同时将其风险和对个人、社会和更广泛环境的危害降至最低。 人工智能安全研究仍是一个新兴领域，几乎每天都会出现有关安全的新问题和担忧。然而，随着人工智能在学术界不同领域的应用越来越多，利益相关者了解人工智能安全的关键问题非常重要。 数据中毒 数据中毒是一种网络攻击或操纵，旨在破坏用于开发或微调机器学习模型的训练数据。在数据中毒攻击中，攻击者策略性地将恶意或误导性数据注入训练数据集，目的是破坏机器学习模型的性能或完整性。数据中毒攻击有多种形式，包括 Deepfakes Deepfakes 是使用深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN) 和深度神经网络 (DNN)）创建的合成媒体，通常是视频。这些技术允许操纵视觉和音频内容以产生高度逼真的伪造品
来源:影响科学人工智能安全是指旨在确保人工智能系统以最大限度降低风险和最大限度为人类带来益处的方式开发和部署的研究和实践领域。人工智能安全涉及广泛的问题，包括：
- 稳健性和可靠性：确保人工智能系统在各种条件下按预期运行，不会表现出意外或有害行为。道德考虑：解决与人工智能系统中的公平性、问责制、透明度和隐私相关的问题，以防止对个人或团体造成伤害或歧视。价值观一致：将人工智能系统的目标和价值观与人类用户和整个社会的目标和价值观相一致，以防止冲突或意外后果。风险缓解：制定战略和机制来识别、评估和缓解与人工智能技术开发和部署相关的潜在风险，例如意外副作用、误用或意外后果。长期影响：预测和规划人工智能技术的长期社会、经济和生存影响，包括与就业、不平等和人工智能超越人类能力的潜力有关的问题。
数据中毒攻击可以采取多种形式，包括
标签翻转 功能篡改 数据注入 数据操纵Deepfakes
Deepfakes 错误信息和虚假新闻