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人工智能安全治理框架 1.0(b)偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中,个人偏见被有意、无意引入, 或者因训练数据集质量问题,导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视, 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 (c)鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点,人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响,可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 (d)被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息,面临被0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
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