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article 17 copyright directive
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AI的擦除权:记录 vs. 模型参数
个人数据的擦除权在应用于训练好的AI模型时提出了一个复杂的挑战,因为数据以两种不同的形式存在:离散记录和扩散的模型参数。虽然像对话或文档这样的记录可以被删除,但要从模型的权重中移除个人数据的影响则要困难得多,并且是当前研究的一个活跃领域。为了解决这个问题,建议开发者设计能够从一开始就阻止个人数据影响模型权重的系统,例如避免在原始生产流量上进行微调,以及优先使用检索增强生成而非微调。
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欧盟《人工智能法案》最后期限临近,暴露人工智能系统中普遍存在的“可解释性债务”
欧盟《人工智能法案》的高风险义务将于2026年8月2日开始强制执行,要求人工智能系统允许用户理解特定输出背后的原因。然而,绝大多数组织尚未采取充分措施来遵守规定,这表明普遍未能将可解释性纳入人工智能系统的预算或工程设计中。这种疏忽造成了“可解释性债务”,这是一笔未被预算的工程成本,随着监管和法律压力的增加,其成本越来越高,类似于安全或可靠性债务对开发的影响。