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艾美：这是人类和AI需要协同工作的领域之一，因为机器学习只能走到这一步。这是因为：
当我们的模型在检测威胁方面变得有效时，危险分子就会寻找方法来混淆模型。这是一个我们称为对抗性机器学习的领域，或者叫对抗性AI。危险分子会研究底层模型如何工作，并致力于要么混淆模型——我们称之为中毒模型或者机器学习中毒，要么专注于广泛的规避技术，其本质是寻找他们可以规避模型的方法。3
隐私
克里斯：一个与隐私密切相关的话题。与计算和AI相关的数据隐私所面临的挑战很难被夸大。这个问题它不仅在技术上具有挑战性，而且通常，那些谈论这个问题的人都倾向于夸夸其谈和高度情绪化的讨论。用法律语言所写的复杂的隐私协议并不能使这个话题更容易理解。
艾美：随着物联网的指数级增长，企业更多地将海量大数据用于AI和其他目的，至少可以这样说，保护数据隐私变得具有挑战性。
克里斯：就像安全一样，数据库、系统和应用程序在设计时应该考虑到隐私问题。事实上，理想情况下，隐私和安全应该是企业经营方式的一部分。换句话说，企业应围绕隐私和安全来确定企业流程及运营方式。4

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