Авторы: Флориан Трамер , Гаутам Камат , Николас Карлини Трое ученых-компьютерщиков написали статью, в которой утверждали, что традиционного подхода к дифференцированной конфиденциальности недостаточно для защиты конфиденциальной информации в эпоху моделей искусственного интеллекта, обученных на общедоступных данных со всего Интернета. Производительность дифференциально-частного машинного обучения может быть значительно повышена за счет использования возможностей трансферного обучения не-частных моделей, предварительно обученных на больших общедоступных наборах […]