被遗忘权
Definition
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
Summary
一项 …
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被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
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在人工智能中，当模型学习并放大训练数据中存在的社会偏见时，就会产生刻板印象。这可能导致歧视性结果，例如将某些职业与特定性别联系起来。
一种概括性的、往往过于简化的 …
课程学习模仿人类教育过程，以结构化的顺序呈现训练数据，通常从简单样本开始，并逐渐增加复杂度。这种方法有助于神经网络更好地收敛并提高泛化能力。
一种训练策略，模型先 …
模型提取涉及查询目标机器学习模型的 API，以推断其内部结构、权重或决策边界。攻击者利用这些查询构建一个代理模型，从而窃取知识产权或绕过安全限制。
一种攻击方式， …
数据最小化是一项核心的隐私原则，要求组织将数据收集限制在充分、相关且必要的范围内。在人工智能领域，这意味着设计能够减少不必要数据依赖的模型。
仅收集和处理特定目的 …
Wumpus World 是 Russell 和 Norvig 的 AI 教科书中引入的一个基于网格的环境。智能体必须在网格中导航以寻找金子，同时避开陷阱和一个名为 Wumpus …
XLM-RoBERTa（跨语言语言模型 RoBERTa）是由 Meta AI 开发的大规模多语言模型。它通过在一个涵盖 100 多种语言的多样化数据集上进行预训练， …
后门攻击涉及使用特定的模式（称为触发器）对机器学习模型的训练数据进行投毒。虽然模型在干净数据上表现正常，但在检测到触发器时会激活错误的行为，例如将特定图像错误分类为指定标签， …
零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应， …
泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比， …
DABUS 是一种专门设计的人工神经网络，旨在无需人类直接干预的情况下生成新颖的发明。当其创造者斯蒂芬·塔勒试图为其申请专利时，该系统引起了巨大的法律关注……
这一关键步骤涉及为原始数据点附加有意义的元数据，以便算法能够学习输入与输出之间的关系。例如，在图像中物体周围绘制边界框……
数据标注是对原始数据（如图像或文本）进 …
数据科学涉及从结构和非结构化数据中提取知识的跨学科过程，而预测分析则专注于利用历史数据来预测未来……
该领域结合统计分析和机器学习，从数据中提取见解并预测未来事件 …
这种对抗性技术旨在通过改变训练数据来破坏机器学习模型的完整性。通过引入细微的错误或有偏见的示例，攻击者可以使模型……
数据投毒是一种安全攻击手段，恶意行为者向训练 …
这种方法通过创建现有样本的修改版本来人工扩展训练数据集，例如旋转图像、在音频中添加噪声或在文本中进行同义词替换。它有助于防止……
数据增强是一种通过变换现有数据点 …
在AI和技术背景下，“CSM”不像“CNN”或“RNN”那样是一个普遍标准化的术语。它在语音处理研究中通常指代上下文语音模型（Contextual Speech Models）， …
交叉熵法（CEM）是一种强大的通用优化算法，用于解决离散和连续问题。它通过维护搜索空间上的概率分布来工作，并通过迭代更新该分布以聚焦于高性能样本，从而逐步优化解决方案。 …
交叉验证是一种用于估计机器学习模型性能的统计方法。最常见的形式是k折交叉验证，即将数据分为k个相等的部分。模型在k-1个部分上进行训练，并在剩余的一个部分上进行测试，此过程重复k …
网络安全包括旨在保护网络、计算机、程序和数据免受攻击、损坏或未授权访问的技术、流程和实践。在AI背景下，它涉及确保AI模型本身的安全性（如对抗性鲁棒性），以及利用AI技术检测网络 …
维度灾难是指在高维空间中分析数据时出现的各种现象，这些现象在低维设置中不会出现。随着特征数量的增加，数据点在空间中的分布变得极其稀疏，使得基于距离的算法（如K近邻）难以找到有意义 …