文章强调了保障机器学习（ML）系统所面临的持续的重大挑战，并指出这不是一个新问题。文章指出，自2019年以来，保障ML和工程实践的努力一直在进行中，并且ML安全领域仍有大量工作需要完成。 AI
影响 强调了在机器学习系统的开发和部署中，对强大安全措施的持续需求。
排序理由 该条目是一篇关于ML安全的现有文章的评论性社交媒体帖子，而不是报道新事件。
在 Mastodon — sigmoid.social 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
This article repeats a truism many times over. We have been working on securing # ML and engineering with # ML since 2019. There is plenty to do in # MLsec https:// arstechnica.com/ai/2026/06/dan gerous-ai-models-are-coming-no-matter-what/