尼古拉斯·卡利尼谈Stable Diffusion和LLM的隐私与安全 - #618

这篇文章来自Practical AI，讨论了Stable Diffusion和大型语言模型（LLM）的隐私和安全问题。文章采访了谷歌大脑的研究科学家尼古拉斯·卡利尼，重点关注对抗性机器学习、黑盒模型和可访问模型中的隐私问题、视觉模型中的隐私攻击以及数据投毒。对话探讨了数据记忆的挑战以及恶意行为者操纵训练数据的潜在影响。文章强调了随着人工智能模型变得越来越普遍，理解和减轻这些风险的重要性。

• •这篇文章侧重于人工智能模型（特别是LLM和扩散模型）中的隐私和安全问题。
• •它突出了尼古拉斯·卡利尼在对抗性机器学习和数据投毒方面的工作。
• •讨论涵盖了数据记忆的挑战以及恶意数据操纵的影响。