Researcher uncovers weaknesses in AI systems (#16)

Artikel konnten nicht hinzugefügt werden

Leider können wir den Artikel nicht hinzufügen, da Ihr Warenkorb bereits seine Kapazität erreicht hat.

Der Titel konnte nicht zum Warenkorb hinzugefügt werden.

Bitte versuchen Sie es später noch einmal

Der Titel konnte nicht zum Merkzettel hinzugefügt werden.

Bitte versuchen Sie es später noch einmal

„Von Wunschzettel entfernen“ fehlgeschlagen.

Bitte versuchen Sie es später noch einmal

„Podcast folgen“ fehlgeschlagen

„Podcast nicht mehr folgen“ fehlgeschlagen

Researcher uncovers weaknesses in AI systems (#16)

Jetzt kostenlos hören, ohne Abo

Details anzeigen

Nur 0,99 € pro Monat für die ersten 3 Monate

Danach 9.95 € pro Monat. Bedingungen gelten.

Über diesen Titel

Artificial intelligence is advancing rapidly - but so are the risks hidden in its systems. In this episode, Sandra Casalini talks with Maura Pintor, Assistant Professor at the PRA Laboratory of the University of Cagliari, about the unseen vulnerabilities of AI models. Pintor explains why proactive security testing - modeling attacks before they happen - is essential for building trustworthy AI. She discusses how misjudgments and confirmation bias slow progress, and why the fast-paced evolution of generative AI poses challenges for data quality and reliability. Despite the hurdles, Pintor remains optimistic: new approaches in automated testing and validation show that secure AI is possible - if we are ready to challenge our assumptions.

Noch keine Rezensionen vorhanden