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风险导向的人工智能监管的风险：认真对待责任
欧盟人工智能法案是一项基于风险的前瞻性监管方法，旨在预防某些有害结果，并提倡对数据质量和人工监督进行批判性检查；我们建议将责任视为主要监管机制，并区分潜在危害的内生和外生因素，通过合理分配开发者和使用者之间的责任来减轻风险。
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8 months ago
可预测的人工智能
介绍可预测人工智能（Predictable AI）的基本概念和挑战，强调实现可预测性对于培养 AI 生态系统的信任、责任、控制、协调和安全至关重要，应该优先考虑；本文旨在阐明可预测人工智能的问题、假设和挑战，并呼吁寻找通往 AI 可预测性的
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9 months ago
有害 AI 言论的责任在哪里？
基于大量信息训练的生成式人工智能（特别是以文本为基础的 “基本模型”）在产生问题性言论方面可能面临不同责任体系的风险。因此需要对这些模型进行 “红队测试”，以识别和缓解潜在的问题性言论。本研究考察了三种责任体系，并将其与普遍的红队测试模型行
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a year ago
学习平滑和公平的表示
为了防止受保护人口受到歧视，减轻数据拥有者法律责任，本文尝试通过映射特征到公平表征空间，预防性地消除特征与敏感属性之间的相关性。实验结果表明，平滑表征分布可提供公平证书的泛化保证，同时不降低下游任务的准确性。
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4 years ago
NIPS
法律与对抗式机器学习
研究机器学习系统如何应对对抗性操纵时，探讨了计算机犯罪、版权和侵权法与扰动、污染、模型盗窃和模型反演攻击的接口，呼吁机器学习研究人员投资于透明的攻击和防御基准、考虑监管意识下的机器学习系统架构，并在公民自由的背景下更多思考对抗性机器学习问题
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6 years ago
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