No.98 数据保护再思考、模型审计与残障包容性

本期前沿速递分享了两篇论文。第一篇论文的视角很重要，它提醒我们，当训练好的模型本身也成为一种数据资产时，我们又该如何为它设计一把合适的锁呢？从完全锁定到允许追踪，一个全新的数据保护层级框架或许能给我们答案，也提醒我们叩问当前的数据保护措施是否还能适用。

第二篇则让我们反思技术的普惠性。我们常常向大语言模型寻求包容性设计的建议，但它的知识库本身是否存在偏见，导致某些残障群体的需求被系统性地遗忘了呢？当模型给出的建议总是千篇一律且浮于表面时，真正的包容性设计似乎也只能沦为口号？

祝今日读写愉悦，洞见深省。