——投放有害内容。通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染数据,将干扰模型在训练阶段的参数调整,削弱模型性能、降低其准确性,甚至诱发有害输出。研究显示,当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时,模型输出的有害内容会增加11.2%;即使是0.001%的虚假文本,其有害输出也会相应上升7.2%。
——引发现实风险。数据污染还可能引发一系列现实风险,尤其在金融市场、公共安全和医疗健康等领域。在金融领域星空游戏,不法分子利用AI炮制虚假信息,造成数据污染,可能引发股价异常波动,构成新型市场操纵风险;在公共安全领域,数据污染容易扰动公众认知、误导社会舆论,诱发社会恐慌情绪;在医疗健康领域,数据污染则可能致使模型生成错误诊疗建议,不仅危及患者生命安全,也加剧伪科学的传播。
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