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“在生成式人工智能（AIGC）时代，我们在数据安全层面，面临的是不断组合和创造新的数据安全风险的问题，彻底解决这种风险，需要算法和工具的支撑，而不是靠人，或者靠一些静态的方法去做相对固定的检测。”黄民烈说，可以去研究制定一些有针对性的对抗和攻击方法，比如事先让算法发现模型的漏洞和风险；也可以利用算法追踪模型存在的风险，再有针对性地制定安全手段。
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高速公路建设的延误和巨额开销是美国乔治·华盛顿大学特拉赫滕贝格公共政策与公共行政学院的教授利娅·布鲁克斯的研究领域。她通过研究发现，征求公民对项目的意见——这是如今美国许多大型政府项目的必要程序——是造成道路建设相关问题的主要原因之一，这种意见征求通常是项目启动前必须进行的环境评估的一部分。布鲁克斯称为“公民声音”的考量，可能导致选择更昂贵的路线，这些路线对环境的负面影响相对较小，或对公民生活的干扰较少，但也可能需要额外的辅助性基础设施，例如隔音墙等。在过去，决策者并不需要征求每位公民的意见（也不怎么关注环境影响）。布鲁克斯提到，以美国田纳西河谷管理局为例，这个机构成立于20世纪30年代，负责修建水坝以减少洪水并利用水力发电。“他们不征求任何人的意见，只是去建造。”她说道。当年肯尼迪决定登月时，也没有向美国公众逐一征询意见。
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