ली डेमलियस के साथ साक्षात्कार: विभेदक गोपनीयता पर अनुसंधान

इस साक्षात्कार श्रृंखला में, हम अपने शोध के बारे में अधिक जानने के लिए कुछ AAAI/SIGAI डॉक्टरेट कंसोर्टियम प्रतिभागियों से मिल रहे हैं। डॉक्टरेट कंसोर्टियम पीएचडी के छात्रों का एक समूह प्रदान करता है ताकि उनके शोध के हितों और कैरियर के उद्देश्यों और शोधकर्ताओं के एक पैनल के साथ संयोजन के रूप में चौराहे की कार्यशाला पर चर्चा और समझाया जा सके। नवीनतम साक्षात्कारों में, हम ली डेमेलियस से सुनते हैं, जो अंतर गोपनीयता पर शोध कर रहे हैं।

हमें अपने पीएचडी के बारे में थोड़ा बताएं – आप कहां अध्ययन करते हैं, और आपके शोध का विषय क्या है?

मैं यूनिवर्सिटी ऑफ ऑस्ट्रिया टेक्नोलॉजी एफ टेक्नोलॉजी ग्रेज़ में अध्ययन करता हूं। मेरा शोध अंतर गोपनीयता पर केंद्रित है, जिसे डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग में सुरक्षित गोपनीयता के लिए उन्नत माना जाता है। मैं विश्वसनीय एआई के लिए विभिन्न आवश्यकताओं के बीच उत्पन्न होने वाले व्यापार और सद्भाव की जांच करता हूं, साथ-साथ जिम्मेदार मशीन लर्निंग मॉडल को अपनाने और वास्तविक दुनिया प्रणालियों में अंतर गोपनीयता के व्यावहारिक और सामाजिक प्रभावों को उजागर करने के लक्ष्य के साथ।

क्या आप अपने पीएचडी के दौरान अब तक आपके द्वारा किए गए शोध का अवलोकन दे सकते हैं?

अपने पीएचडी की शुरुआत में, मैंने डीप पांडा शिक्षा में अंतर गोपनीयता की हालिया प्रगति पर एक व्यापक साहित्य विश्लेषण किया। एक लंबी और पूर्ण समीक्षा प्रक्रिया के बाद, परिणाम अब ACM कंप्यूटिंग सर्वेक्षण में प्रकाशित किए जाते हैं। मैंने आमतौर पर एआई में गोपनीयता और सुरक्षा पर काम किया, गणना के दौरान डेटा सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें न केवल अंतर गोपनीयता, बल्कि अन्य गोपनीयता-एन्क्रिप्टिंग प्रौद्योगिकियां जैसे होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन, बहु-पार्टी गणना और फेडरेटेड लर्निंग भी शामिल हैं।

अपने साहित्यिक विश्लेषण के दौरान, मैं अनुसंधान की एक दिलचस्प पंक्ति में आया, जिससे पता चलता है कि अंतर गोपनीयता मॉडल का मॉडल की सटीकता पर एक अलग प्रभाव पड़ता है। जबकि गोपनीयता और उपयोगिता के बीच व्यापार समग्र सटीकता है, एक अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त चुनौती है, इस अध्ययन से पता चलता है कि अंतर गोपनीयता के साथ मशीन सीखने के मॉडल में गोपनीयता की रक्षा में वृद्धि से कुछ उप-समूहों के लिए प्रभाव पड़ता है। गोपनीयता और नेस दर्द के बीच यह व्यापार बहुत कम समझा जाता है, इसलिए मैंने कुछ खुले सवालों पर विचार करने का फैसला किया। आमतौर पर, मैंने जाँच की कि कैसे) मेट्रिक्स और बी) हाइपरपैमीटर व्यापार को प्रभावित करते हैं।

क्या आपके शोध का एक पहलू है जो विशेष रूप से दिलचस्प रहा है?

मुझे लगता है कि मेरा शोध मुझे बहुत तकनीकी और तार्किक रूप से सोचने के लिए चुनौती देता है-एक कठोर गणितीय संरचना है, जब व्यापक सामाजिक-तकनीकी संदर्भ को देखते हुए, प्रौद्योगिकी और समाज की गोपनीयता और धार्मिकता के आसपास समाज की अपेक्षाओं को देखते हुए।

पीएचडी के दौरान आपके शोध पर अभी तक निर्माण के लिए आपकी क्या योजनाएं हैं – आप आगे किन पहलुओं की जांच करेंगे?

मैं (अंतर) गोपनीयता, उपयोगिता और नेस दर्द के बीच व्यापार का पता लगाने के लिए जारी रखने की योजना बना रहा हूं। इसके अलावा, मैं संवेदनशील डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल पर व्यावहारिक हमलों में रुचि रखता हूं, क्योंकि वे दोनों हमारे निर्णयों की रिपोर्ट कर सकते हैं कि कैसे व्यापार को समायोजित करें और नई कमजोरियों को प्रकट करें जिन्हें उपन्यास समाधान की आवश्यकता है। लंबे समय में, मैं अपने शोध का विस्तार कर सकता हूं, जैसे कि विश्वसनीय एआई के अन्य पहलुओं, जैसे कि स्पष्टीकरण या ताकत, जहां जांच के लिए दिलचस्प व्यापार और संभावित सिंक्रनाइज़ेशन है।

आप एआई का अध्ययन करना चाहते हैं?

प्रारंभ में, मेरी प्रेरणा एआई के साथ लाए गए उपन्यास प्रौद्योगिकियों और अवसरों के प्रलोभन पर आधारित थी। मैं यह समझने के लिए उत्सुक था कि मशीन लर्निंग मॉडल कैसे काम करते हैं और उन्हें कैसे सुधार किया जा सकता है। लेकिन मुझे जल्दी से एहसास हुआ कि मेरे पीएचडी के लिए, यह मेरे लिए पर्याप्त नहीं था। मैं ऐसी चीज पर काम करना चाहता हूं जो न केवल मुझे आकर्षित करे, बल्कि समाज को भी लाभान्वित करे। आज एआई मॉडल के व्यापक उपयोग को देखते हुए, मेरा मानना ​​है कि यह तकनीकी समाधान विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो एआई की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, जैसे कि गोपनीयता और नेस दर्द में सुधार, लेकिन ताकत और स्पष्टीकरण भी। अपने शोध के साथ, मैं नैतिक सिद्धांतों और सामाजिक आवश्यकताओं के साथ अधिक संरेखित मशीन लर्निंग सिस्टम को अपनाने में योगदान करने का लक्ष्य रखता हूं।

आप किसी को क्षेत्र में पीएचडी क्या सलाह देते हैं?

आपके सलाहकार और टीम महत्वपूर्ण हैं। सुनिश्चित करें कि आप एक साथ अच्छी तरह से काम कर सकते हैं: एआई के रूप में तेजी से एक गतिशील क्षेत्र में रखना बहुत आसान होगा। और ध्यान रखें कि प्रत्येक पीएचडी यात्रा अलग है, कई प्रभावशाली कारक हैं – आपके नियंत्रण में और बाहर दोनों, इसलिए अपनी यात्रा की तुलना दूसरों से करें।

क्या आप हमें आपके बारे में कोई दिलचस्प (गैर-एआई-संबंधित) तथ्य बता सकते हैं?

मैं विशेष रूप से दूसरों के साथ गाना पसंद करता हूं। जब मैं ग्राज़ गया तो मैंने एक कैपेला पहनावा की स्थापना की और मैं एक स्टायरियन युवा गायक का हिस्सा हूं। मेरा परिवार भी गाना पसंद करता है जब भी हम सभी एक साथ हो जाते हैं।

के बारे में

ली डेमिलियस विश्वविद्यालय, ग्राज़ (रिया स्ट्रिया) में पीएचडी छात्र हैं और रिपोर्ट सेंटर रिसर्च जीएमबीएच की रिपोर्ट करते हैं। इसका शोध अंतर गोपनीयता और नेस दर्द पर ध्यान केंद्रित करके जिम्मेदार एआई के इर्द -गिर्द घूमता है। यह विशेष रूप से वास्तविक दुनिया प्रणालियों में अंतर गोपनीयता को एकीकृत करने के व्यावहारिक और सामाजिक प्रभावों के बीच व्यापार और सामंजस्य में रुचि रखता है, साथ ही साथ वास्तविक दुनिया प्रणालियों में भी।

टैग्स जीएस: एएएआई, एएएआई डॉक्टरेट कंसोर्टियम, एएएआई 2025, एसीएम सिगाई