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AIDS
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新的攻击揭示了图神经网络的重大隐私风险
研究人员开发了两种新的生成式重建攻击：图标签条件（GLC）攻击和嵌入标签条件（ELC）攻击，以探测图神经网络（GNNs）的隐私漏洞。这些攻击利用目标模型的预测和中间表示来重建敏感的图数据，表明攻击者可以在黑盒场景下生成高质量的图。该研究还引入了一种查询要求较低但性能依然强劲的变体，突显了GNNs在各种噪声尺度下都容易遭受隐私泄露。
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提议AI提升研究以衡量人类-AI生产力增益
一篇最近的LessWrong帖子提出了一个衡量AI提升的框架，通过比较有AI协助和无AI协助时人类完成任务的时间。作者建议进行实验，让单独的人类或借助当前AI的人类执行有经济价值的任务。这些研究旨在量化生产力增益，并为预测AI时间线提供数据，尽管挑战包括获取基线数据和选择随着AI能力发展而保持相关性的任务。
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IARPA 启动 TrojAI 计划以对抗人工智能特洛伊木马威胁
美国情报高级研究计划局 (IARPA) 已启动 TrojAI 计划，以应对日益增长的人工智能特洛伊木马威胁。该计划旨在理解和减轻人工智能系统中的漏洞。预计该计划的发现将指导未来人工智能安全和保障方面的研究。