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Manchester Metropolitan University
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AI 生成的鸟类图片威胁公民科学数据完整性
人工智能生成和编辑的图像的使用对公民科学数据的完整性构成了重大风险，尤其是在鸟类学领域。研究人员担心，使用 ChatGPT 和 Google Gemini 等工具轻松创建的虚假或增强的鸟类照片可能会污染 iNaturalist 和 Macaulay Library 等科学数据库。这些平台对于监测物种分布和行为至关重要，而引入不准确的图像可能会破坏生态研究和保护工作。
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研究人员以低于100美元的价格毒化开源AI模型
一位网络安全研究人员演示了如何以低于100美元的价格毒化一个开源AI模型。曼彻斯特城市大学的讲师Katie Paxton-Fear在一个小时内成功地在模型中植入了一个后门。这凸显了开源AI模型潜在的安全漏洞，因为它们可能缺乏强大的验证机制。
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新的POPS方法可从多模态AI模型中恢复已擦除的私有数据
研究人员开发了一种名为提示优化参数抖动（POPS）的新型对抗策略，该策略可以从多模态大语言模型（MLLM）中恢复所谓的未学习的多模态知识。该方法旨在解决多模态机器遗忘（MMU）技术中的漏洞，这些技术旨在删除私人信息。POPS通过优化提示来引发MLLM中潜在的私人示例，然后使用这些合成的输出来微调模型，从而恢复已擦除的敏感信息。实验表明，即使是从已经过遗忘过程的模型中，POPS也能显著恢复信息，这凸显了当前MMU算法的基本弱点。