Author name: Dr. Ashish V

山姆·奧特曼（Sam Altman）的博客文章“情報時代” 討論了人工智能的變革潛力，預測了AI可以幫助解決嚴重問題，大大改善生活質量並創造重大社會進步的未來。他設想個人AI團隊幫助個人，個性化的教育虛擬導師以及醫療保健和軟件開發方面的突破。 Altman強調，AI的有效性依賴於獲得豐富的計算資源的機會，並強調了駕駛這個新時代的挑戰和風險的重要性，包括其對勞動力市場的影響。 在“情報時代”中，山姆·奧特曼（Sam Altman）強調 人們變得更有能力 隨著時間的流逝，由於開發了增強人類潛力的工具。他強調了從印刷出版社到計算機的技術進步如何擴大智力能力，使個人能夠解決更大，更複雜的問題。奧特曼認為 AI代表此軌蹟的下一個飛躍，提供個人助理和工具，使人們能夠取得比以前可以想像的要多得多。 山姆·奧特曼（Sam Altman） 認為繁榮是人工智能可以大大增強的東西 通過大大降低商品，服務和勞動力的成本。他認為AI驅動的創新將會 提高生產率和更大的豐度，使基本需求負擔得起甚至免費。但是，他還強調需要仔細地管理財富分配和福利的分配，以避免社會不平等，因為這些技術否則可以將財富集中在少數人的手中。 山姆寫了那個 深度學習是現代AI的基礎元素 進步。他認為這是AI的許多進步背後的推動力，使系統能夠執行曾經認為是人類獨有的任務，例如圖像識別和語言理解。他強調，儘管深度學習非常強大，但這是 仍處於早期階段，未來的突破可能會在AI系統中發揮更大的潛力。 山姆·奧特曼（Sam Altman）認為 […]

人工智能（AI）需要數據以及很多數據。在當今環境中，收集必要的信息並不總是一個挑戰，每天都有許多公共數據集，並且每天都會生成很多數據。但是，確保它是另一回事。 AI訓練數據集的龐大尺寸和AI模型的影響引起了網絡犯罪分子的注意。隨著對AI的依賴，開發這項技術的團隊應謹慎行事，以確保他們確保培訓數據的安全。 為什麼AI培訓數據需要更好的安全性 您用來培訓AI模型的數據可能反映了現實世界中的人，企業或事件。因此，您可以管理大量的個人身份信息（PII），如果暴露了，這將造成嚴重的隱私漏洞。在2023年，微軟遭受了這樣的事件，意外暴露 38個私人信息 在AI研究項目中。 AI培訓數據集也可能容易受到更有害的對抗性攻擊。網絡犯罪分子可以通過操縱培訓數據獲得訪問權限來改變機器學習模型的可靠性。這是一種稱為數據中毒的攻擊類型，AI開發人員可能不會注意到效果太晚。 研究表明中毒 僅為數據集的0.001％ 足以破壞AI模型。如果沒有適當的保護，一旦模型看到現實世界實施，就可能會導致嚴重影響。例如，損壞的自動駕駛算法可能不會注意到行人。另外，簡歷掃描的AI工具可能會產生偏差的結果。 在不太嚴重的情況下，攻擊者可以在工業間諜活動中從培訓數據集中竊取專有信息。他們還可以將授權用戶鎖定在數據庫中，並要求贖金。 隨著AI對生活和業務的重要性越來越重要，網絡犯罪分子將從目標培訓數據庫中獲得更多收益。反過來，所有這些風險又變得令人擔憂。 5個步驟來確保AI培訓數據 鑑於這些威脅，請在訓練AI模型時認真對待安全性。以下是五個步驟，以確保您的AI培訓數據。 1。在培訓數據集中最小化敏感信息 最重要的措施之一是刪除培訓數據集中的敏感細節數量。您的數據庫中PII或其他有價值的信息越少，目標是黑客的目標越少。如果在這些情況下確實發生違規行為也將降低。 在培訓階段，AI模型通常不需要使用現實世界信息。合成數據是一個有價值的選擇。接受合成數據培訓的模型可以是 好像不是更準確 比其他人，因此您不必擔心性能問題。只需確保生成的數據集類似於現實世界數據。 另外，您可以刪除現有的敏感細節數據集，例如人們的姓名，地址和財務信息。如果您的模型需要此類因素，請考慮用備用虛擬數據替換它們或在記錄之間交換它們。