Nicolas Papernot

機械的なアンラーニングがデータプライバシーとコンプライアンスにどう役立つかを探る。

アーキテクチャのバックドアは、ニューラルネットワークに深刻なセキュリティリスクをもたらし、しばしば検出されないまま残ってしまう。

モデルがどのようにバイアスを引き起こし、公平性に影響を与えるかを見てみよう。

新しい方法がプライバシー監査を改善し、機械学習の隠れ状態モデルに焦点を当ててるよ。

AIモデルにおけるアンラーニングの課題と影響を調べる。

この記事では、LLMに関連するリスクを調査して、安全性を高める方法を提案します。

人工ドーパミンが脳の学習を模倣してAIを強化する方法を発見しよう。