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演讲摘要：随着基础模型的兴起，NLP正在经历模型范式“同质化”的转变，如今，NLP领域几乎所有的SOTA模型都是少数几个基于Transformer 的大模型进化而来。而且，这种趋势正在向图像、语音、蛋白质序列预测、强化学习等多个领域蔓延。整个 AI 社区似乎出现了一种大一统的趋势。这种同质化也带来了一些隐患，因为基础模型的鲁棒性、可解释性、公平性、隐私性缺陷也会被所有下游模型所继承。本报告将介绍基础模型的安全伦理风险以及带来的社会影响，探讨缓解安全伦理问题的可行方案。
讲者简介：桂韬，复旦大学自然语言处理实验室副研究员。研究领域为预训练模型、信息抽取和鲁棒模型。在高水平国际学术期刊和会议上发表了50余篇论文，主持国家自然科学基金、计算机学会、人工智能学会多个基金项目。曾获钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（2/5）、中国中文信息学会优秀博士论文奖、COLING2018最佳论文提名奖、NLPCC2019亮点论文奖，入选第七届“中国科协青年人才托举工程”、上海市启明星计划。
CCF第38届中国计算机应用大会
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