7、人工智能监管与政策：构建可信AI的全球视角

人工智能监管与政策：构建可信AI的全球视角

1. 引言

随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛。然而，AI技术的应用也带来了一系列的伦理、法律和社会问题，如数据隐私、算法偏见、责任界定等。为了确保AI技术的健康发展，各国政府和组织纷纷出台了相关的法规和政策，以规范AI的应用和发展。本文将介绍一些国家和组织在AI监管方面的举措，以及这些举措对构建可信AI系统的重要意义。

2. 防御实践与模型

在数据和模型生命周期管理的不同阶段，有多种防御实践可用于减轻攻击。常见的模型包括线性模型、广义相加模型、决策树、支持向量机（SVMs）、随机森林和神经网络等。

模型类型	特点
线性模型	简单易懂，可解释性强
广义相加模型	能处理非线性关系，具有一定的灵活性
决策树	直观，可处理分类和回归问题
支持向量机（SVMs）	在处理高维数据时表现出色
随机森林	集成多个决策树，提高了模型的稳定性和准确性
神经网络	具有强大的学习能