As últimas conversas de segurança da IA incluem os acidentes de acompanhamento causados pela IA AI EDVANDE, sugerindo que lidar com a segurança envolve pensar em situações de desastre. No entanto, essa visão são obstáculos: pode emitir pesquisadores de maneiras diferentes, enganar o público no pensamento da IA apenas com ameaças existentes e construir resistência entre os crentes. À medida que as promoções rapidamente, as políticas devem estabelecer estruturas administrativas e padrões de segurança. Embora existam os acidentes para governar o discurso atual, os campos de segurança tecnológica anteriores – como aeronaves, medicina e ciberabilidade – desenvolvem métodos de engenharia e engenharia. Essas estruturas podem informar a segurança da IA, justificando o envio do programa confiável e responsável.
A Universidade de Diversidade e Carnegie Mello Mello Mello Mello Mello Mellomarks geralmente se concentram em acidentes, que podem produzir idéias diferentes e elogiar o público. Sua revisão formal da revisão por pares revela preocupações generalizadas sobre a segurança da segurança, incluindo rigidez dos inimigos e interpretação, alinhando as práticas tradicionais de segurança tradicionais. Estudos destacam o risco em torno do período mais longo do que priorizar as ameaças existentes. Enquanto a pesquisa de segurança da IA permanece imediatamente, os cursos de fornecimento permanecem desafiadores. Expandir o discurso para incluir sistemas de estabelecimento para engenharia estabelecida pode ajudar a lidar com os riscos do instante e do futuro da IA riscos com sucesso.
Os investigadores revisaram formalmente a IA e aplica a abordagem formal ao apoio de Chtchenham e Chanerars, associado à amostragem de bola de neve para incluir uma pesquisa resultante. Eles se concentram em duas questões importantes de pesquisa: perigos em todo o sistema de ciclo de vida de IA e avaliando estratégias de redução propostas. Seu processo de pesquisa envolveu solicitar detalhes da Web of Science (WOS) e Scopus, resultados analíticos em alta classificação e as descobertas da influente papelada de sementes. O processo de revisão inclui 2.666 artigos do banco de dados e 117 do Snopling Snopling, finalmente selecione 383 para analisado. Os documentos são descritos em metadados, como o envolvimento do autor, o ano de publicação e a acumulação e são separados com base em métodos, preocupações específicas de segurança e programas de redução de riscos.
A análise bibliométrica de um estudo revelou um forte aumento na pesquisa de segurança da IA a partir de 2016, progride sobre o aprendizado profundo. A análise da nuvem é destacada para os temas importantes, como leitura armazenada, armas e adaptação segura. O gráfico de redação não preferencial é identificada pequenos grupos de pesquisa: (1) os resultados da IA e do social e social delineados, focados, responsabilidade e segurança; (2) aprendizado de fortalecimento seguro, enfatiza um forte controle de agentes em áreas antiéticas; (3) o aprendizado monitorado, especialmente nas atividades de divórcio, em foco na remuneração, honestidade e precisão; e (4) ataques e estratégias de afermaria para proteger o cronograma mais profundo para o aprendizado. A aquisição sugere que a pesquisa de segurança da IA cumpra os princípios da engenharia de segurança tradicional, incluindo características de engenharia de confiança, teoria e cibertuificação, é garantir que os sistemas de IA estejam funcionando e seguros.
O estudo de segurança da IA separa o risco em oito tipos: sons, monumentos monetários, privação do sistema e ataques. Muitas lições enfrentam os problemas relacionados ao ruído e aos fornecedores, o que afeta grande energia e desempenho normal. Um foco importante também está na deficiência de monitoramento, na redução do programa e nas políticas regulatórias. Os métodos de pesquisa incluem algoritos utilizados, agentes usados, estruturas analíticas e tradução de serviços. Enquanto as atividades teóricas elevam os modelos visíveis, os cursos usados nos algoriths reais. As últimas tentativas enfatizam a segurança da aprendizagem, uma estabilidade contrária a ela e a definição. O campo do campo de segurança de engenharia tradicional, incluindo estratégias de verificação para melhorar a IA e reduzir os riscos potenciais.
Em conclusão, o estudo foi organizado para revisar os pares revisados para os desafios de segurança da IA. Acesso a vários motivos e resultados de pesquisas destinadas a garantir que os programas de IA sejam confiáveis e benéficos. A pesquisa de segurança da IA trata de vários riscos, incluindo erros de design, assuntos fortes, monitoramento insuficiente e pesquisa de promoção. A pesquisa apóia a segurança da IA, estendendo o envolvimento das partes interessadas e desenvolvido pela pesquisa inspecionada. Enquanto os eventos disponíveis estão sempre certos, o ponto de vista mais amplo promove uma conversa produtiva. Pesquisas futuras devem avaliar a segurança do Aitechnical Aitechnical e incluir fontes não-pares de entendimento perfeito, para garantir que a segurança da IA permaneça um campo resultante, incluindo e variado.
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Sana Hassan, um contato em Marktechpost com um aluno do estudante de dual-grau no IIIT Madras, adora usar a tecnologia e a IA para lidar com os verdadeiros desafios do mundo. Estou muito interessado em resolver problemas práticos, traz uma nova visão da solução de IA para a IA e soluções reais.
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