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尽管人工智能带来了诸多益处,其应用仍需保持谨慎。例如在生物学研究中,作为研究对象的人类个体信息和医学特征信息都包含了较多的隐私内容。在数据挖掘和分析过程中,如果数据隐私得不到有效保护,在一定程度上会影响生物学的发展以及科学研究的可信度。虽然已有部分专家学者提出了一些创新技术手段,在保证数据安全的情况下进行数据共享交换以及模型的搭建训练,但这一问题仍需进一步探索与解决。
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报告称,数据安全、隐私泄露、抗攻击能力提升等问题是现有大模型应用面临的真实挑战,如何在保证大模型性能的同时,提高数据使用的安全性,提升隐私保护效果,防止越狱攻击、提示注入攻击等,这些都是亟待解决的问题,有赖于业界持续探索、总结并分享最佳实践做法。
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