由于这些系统的动态和快速发展，对 ML 相关模型进行管控面临着独特的挑战。事实上，随着 ML 模型变得更加先进和能够生成越来越多样化的内容，使得潜在的有害或意外的输出的可能性增加，需要开发强大的调节和评估策略。此外，ML 模型的复杂性和它们处理的大量数据加剧了识别和解决潜在偏见和道德问题的挑战。
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
