构建隐私保护且安全的地理空间人工智能基础模型
人工智能
2023-10-13 v2
摘要
近年来，我们见证了人工智能基础模型（包括语言、视觉和多模态模型）的重大进展。近期研究凸显了在地理空间人工智能（称为 GeoAI 基础模型）中使用基础模型的潜力，可用于地理问答、遥感图像理解、地图生成以及基于位置的服务等。然而，GeoAI 基础模型的开发与应用可能带来严重的隐私与安全风险，迄今尚未被充分讨论或解决。本文介绍了 GeoAI 基础模型全生命周期中潜在的隐私与安全风险，并提出了一份关于研究方向以及预防与控制策略的综合蓝图。通过这篇愿景论文，我们希望引起地理空间领域的研究人员与政策制定者对这些 GeoAI 基础模型固有隐私与安全风险的关注，并倡导开发隐私保护且安全的 GeoAI 基础模型。
引用
@article{arxiv.2309.17319,
title = {Building Privacy-Preserving and Secure Geospatial Artificial Intelligence Foundation Models},
author = {Jinmeng Rao and Song Gao and Gengchen Mai and Krzysztof Janowicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17319},
year = {2023}
}
备注
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