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Re: [新聞] 吳欣盈街頭開講近全台語 群眾喊「you are

看板Gossiping標題Re: [新聞] 吳欣盈街頭開講近全台語 群眾喊「you are作者
sxy67230
(charlesgg)
時間推噓 6 推:8 噓:2 →:17

※ 引述《benjamin99 (BigPaPa)》之銘言:
: 1. GDPR 的適足性,甚至是國內是否該完全班照規範來訂都是有持續在討論的;你不知
: 2. GDPR 架構上有沒有問題?有。其中一個是因為很多領域如醫療等其實很難訂出全歐
: 3. 另根據研究,在 GDPR 實行也對產業產生衝擊,有數據指出有 8% 的利潤損失,其中?
: 綜上說出一個詞彙給自己安個名聲很簡單,但實際探討該認真討論的面向與顧慮還是很

阿肥外商碼農阿肥啦!

這邊阿肥作為專業研究員還是補充一下,GDPR目前對於AI產業最大衝擊就是數據脫敏的嚴格程度提高。

這邊說一下傳統的訓練模型流程就是對待學習的數據進行去識別化跟移除敏感資料後再進行學習,這樣就可以直接避免模型學習到用戶個資。

不過隨著GDPR的嚴格規範,這衍生了一個問題,像醫療、保險領域資料其實都是相依於用戶本身的,即便怎麼樣脫敏去識別化其實也很難不去使用到類個資訓練,這也是為什麼聯邦學習、機器反學習會是這幾年很重要的學術研究議題。

這邊科普一下聯邦學習(Federated Learning)主要就是於客戶雲或是設備端建立模型再透過模型跟雲端主服務的大模型進行參數交換,由於傳出的不是原始數據而是地端的模型輸出所以疑慮會少很多,他其實可以等效成分散式計算。不過問題就在於怎麼樣跟大量的數百萬台機器進行交換參數還有主模型的訓練,這個到現在還是一個大問哉,而且面對現在動不動就70B等級的AI模型怎麼交換而且能保持效率也是大問哉,導致現有的聯邦學習技術存在瓶頸。

另一種就是機器反學習(machine unlearning),這應該是今年突然變得很熱門的子領域(以前做這個的都是相對冷門),他研究的方法是我就直接拿用戶資料訓練出一個巨量大模型再標記出敏感資料讓AI去針對敏感資料去學習化並且不要喪失從敏感資料裡面學習到的抽象概念也就是不喪失本身的性能。目前反學習有一個大問題就是災難性遺忘,隨著你要反學習的數據變大,那災難性遺忘就會加劇,最後AI就會喪失本身預測的能力,要怎麼平衡還是前沿研究領域。

其實因應GDPR真的還是有很多國外企業在重視,尤其是五大巨頭FANNG、中國在這塊很多他們的網路巨頭也投入很大量的心力,對岸政府其實也是在全力支持資料監管要建構比照歐盟。

對於三組副總統候選人,我覺得吳還是有很好的國際高度的,當然他不是專業研究人員肯定對於名詞跟背後衍生的技術產業變化是沒那麼鑽研的,不過還是比起其他兩位只會打高空的務實很多。

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Retangle 12/14 09:28台灣一直以來就都很忽略歐盟

palapalanhu 12/14 09:29數位部都有多元宇宙了,這很簡單吧

Ahhhhaaaa 12/14 09:31樓上 元宇宙的宗旨是去中心化

Ahhhhaaaa 12/14 09:32成立政府的中心機構來管理元宇宙沒啥用

ronga 12/14 09:33是因為政府不做才要去中心化 讓大家信任

ronga 12/14 09:34都政府下去做了何必去中心化?

ronga 12/14 09:34去中心化一直都比中心化沒效率又耗能

w1230319 12/14 09:35數位部的作品大概打開fb還有thread就滿

w1230319 12/14 09:35滿都是了呢

gisasy001 12/14 09:37其實吳有提到一個重點,資料庫的授

gisasy001 12/14 09:37權使用.可以拿到授權使用資料庫效

gisasy001 12/14 09:37率才比較高,台灣自己不要跟走高端

gisasy001 12/14 09:37疫苗一樣.以為自己很猛可以重頭開

gisasy001 12/14 09:37始搞.

gisasy001 12/14 09:39更不要停數發部在唬爛要自己搞一套

gisasy001 12/14 09:39AI,投入資金不到別人的1/1000想搞

gisasy001 12/14 09:39一套AI數發部請去睡飽一點

IAMQT 12/14 09:42邏輯上還是站在巨人肩膀上往後走比較好

beachrabbit 12/14 09:47台灣人還是喜翻喊口號治國

hygen 12/14 09:59推專業觀點

Itiger 12/14 10:02

ralphkawaii 12/14 10:09

B9702115 12/14 10:13起步已經慘輸了

memories66 12/14 10:27好的 政黨必投民眾黨 總統必投柯文哲

aiggkimd 12/14 10:56一開始沒跟上,後面就辛苦了

tayan 12/14 12:45厲害耶 這樣可以推理出很好的國際高度

kenyeh001 12/14 18:47齁 誰跟你我們美琴只會打高空