A identificação de identidade de modelos de IA é realmente tão confiável assim? Atualmente, a maioria dos experimentos de reconhecimento de impressões digitais baseia-se em uma suposição - que o cúmplice do modelo é benigno e não removerá ativamente marcas d'água ou identificações. Parece bastante idealizado.
Mas qual é a situação real? No ecossistema onde os modelos são negociados, fundidos, bifurcados e reempacotados, essa suposição não se sustenta. Assim que o modelo entra na fase de circulação, o risco de a identificação ser alterada, removida ou até mesmo falsificada aumenta drasticamente. O seu mecanismo de identificação pode funcionar perfeitamente no laboratório, mas no cenário real torna-se apenas decorativo. É por isso que a segurança do modelo exige um design técnico mais profundo — não se pode confiar apenas em suposições de boa vontade.
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MemeKingNFT
· 15h atrás
O mecanismo de identificação perfeito no laboratório tornou-se um tigre de papel na cadeia... já havia percebido essa falha lógica, a marca d'água não consegue proteger.
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TokenSleuth
· 15h atrás
Sim, esse é o velho problema do web3, falar em teoria vs prática são duas coisas completamente diferentes
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Os mecanismos de segurança baseados em suposições de boa fé já deveriam ter morrido, assim que entram na blockchain, ficam expostos
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Falando francamente, o reconhecimento de impressões digitais é uma piada no inferno das forquilhas, eu já não acredito mais nessa abordagem
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O laboratório é perfeito, mas no ambiente de produção dá errado, já vi esse tipo de peça muitas vezes
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Portanto, o problema fundamental é que a cadeia de circulação do modelo é muito complexa, a proteção simplesmente não consegue acompanhar
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rugged_again
· 15h atrás
Dito de forma simples, é só uma conversa vazia, uma armadilha de água chegou ao Mercado secundário e se revelou.
No momento da forquilha do modelo, a identificação desapareceu, isso todo mundo sabe.
O plano perfeito do laboratório, ao encontrar um ecossistema real, simplesmente se desmorona, é hilário.
Dependendo de um mecanismo de proteção baseado em suposições benevolentes, como dizer... é muito ingênuo.
A identificação de identidade de modelos de IA é realmente tão confiável assim? Atualmente, a maioria dos experimentos de reconhecimento de impressões digitais baseia-se em uma suposição - que o cúmplice do modelo é benigno e não removerá ativamente marcas d'água ou identificações. Parece bastante idealizado.
Mas qual é a situação real? No ecossistema onde os modelos são negociados, fundidos, bifurcados e reempacotados, essa suposição não se sustenta. Assim que o modelo entra na fase de circulação, o risco de a identificação ser alterada, removida ou até mesmo falsificada aumenta drasticamente. O seu mecanismo de identificação pode funcionar perfeitamente no laboratório, mas no cenário real torna-se apenas decorativo. É por isso que a segurança do modelo exige um design técnico mais profundo — não se pode confiar apenas em suposições de boa vontade.