人工智能模型供应链风险已存在数十年，并非新发现

一篇近期文章强调了人工智能模型供应链的重大风险，并将其与Ken Thompson在1984年发表的《论信任的信任》进行类比，以说明审计复杂系统的难度。作者同意文章的核心观点，即由于训练数据的原因，人工智能模型在很大程度上是不可审计的黑箱，这一概念早在2021年对GitHub Copilot的研究以及近期Anthropic关于数据投毒的研究中就已探讨过。然而，作者认为文章所呈现的紧迫性忽视了这些问题并非新问题，而且已经存在了几十年，这表明问题更多在于行业对现有解决方案的采纳，而非知识的缺乏。 AI

影响 强调人工智能模型安全性和可审计性方面长期存在的问题，需要更好地采纳现有解决方案，而非新的发现。

排序理由 该条目是一篇评论文章，分析和批判了关于人工智能模型供应链的一篇现有文章，而不是报道新事件。

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• Alan Turing Institute
• Anthropic
• GitHub Copilot
• Ken Thompson
• Reflections on Trusting Trust
• Semgrep
• UK AI Security Institute

• 其他

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