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AIAAIC
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OWASP LLM Top 10 风险排名与实际事件数据吻合度较低
arXiv 上的一项新分析通过将其专家驱动的风险排名与大规模真实 LLM 安全事件语料库进行比较，调查了 OWASP LLM 应用 Top 10 的鲁棒性。研究发现，专家排名与事件数据之间的一致性较弱，Cohen's \u03ba \u2248 0.20。尽管如此，专家排名被证明是鲁棒的，并且真实性检查表明与留出数据有很强的相关性。这项研究是两位工作组成员的探索性分析，不代表 OWASP 的官方发布。
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ML模型因数据陷阱在实际应用中失败，影响科学信任
《The Gradient》上的一篇近期文章讨论了机器学习模型开发中的常见陷阱，特别是模型在训练期间看似有效但在实际应用中却失败的原因。这些失败通常源于误导性的训练数据，包括隐藏变量和虚假相关性，导致模型学习到无关的模式而不是真正的预测特征。作者举例说明了像COVID-19预测模型学习患者姿势而非疾病指标，以及一个水质系统给出虚假安全保证的例子。文章认为，这些问题导致依赖机器学习的科学研究出现可复现性危机。