工业互联网的安全挑战与思路

与大多数指令集相比，RISC-V指令集可以自由地用于任何目的，允许任何人设计、制造和销售RISC-V芯片和软件而不必支付给任何公司专利费。

RISC-V指令集的设计考虑了小型、快速、低功耗的现实情况，但并没有对特定的微架构做过度的设计。

RISC-V的贡献者们旨在提供数种可以在BSD许可证之下自由使用的CPU设计。该许可证允许像是RISC-V芯片设计等派生作品可以像RISC-V本身一样是公开且自由发行，也可以是闭源或者是专有财产。
 

但他竟然惊人的完成了！

回顾他的工作，并与尼古拉斯讨论了它，组织者很高兴地说，尼古拉斯确实已经成功地完成了他的5阶段流水线 RISC-V CPU 核心，并将很快获得他的证书！

当组织人员问到他的经历时，他回答说“我非常喜欢这个挑战，它让我对 RISC-V 和数字设计感到兴奋。”他还对希瓦姆 · 波特达尔和 MYTH 的其他工作人员表示感谢。

什么是RISC-V？

RISC-V（发音为「risk-five」）是一个基于精简指令集（RISC）原则的开源指令集架构（ISA），可以简单解释为开源软件运动相对应的一种「开源硬件」。该项目2010年始于加州大学伯克利分校，但许多贡献者是该大学以外的志愿者和行业工作者。
 

一个数据驱动的AI未来

从核心而言，机器学习是关于教导计算机按照我们所想的方式工作，而我们通过示以正例的方法来实现目标。所以为了构建高质量的模型，一个机器学习工程师需要掌握的最重要技能不应该是构建高质量的数据集，并确保他们与手头的问题相符吗?

最终，我们关心的是AI能否解决人类的需求，而不是它是否超过了人工基准。

如果你在处理内容调节，你的数据集是检测到了恶意言论，还是也捕捉到积极向上、振奋人心的谩骂?

如果你正在建设下一代的搜索和推荐系统，你的数据集是在设置模型的相关性和质量，——还是令人入迷的误导和引诱点击?

创建数据集不是学校里教的东西，对于那些花了数年时间研究算法的工程师来说，专注于arXiv中最花哨的模型是很容易的。但如果希望人工智能能够解决自己的现实需求，我们需要对定义模型的数据集进行深度思考，并赋予它们一定的人文色彩。
 

正如构建产品是用户和工程师之间反馈驱动的过程一样，创建数据集也应该如此。当数一张图片中的脸时，卡通人物算吗?当标记仇恨言论时，引号在哪里?标记器在浏览了成千上万的例子后发现了歧义和见解，为了最大化数据质量，我们需要双方进行沟通。

(3) 目标功能与人类价值观一致

模型常常是在数据集上训练的，而这些数据集仅仅是它们真实目标的近似值，从而导致了意想不到的分歧。

例如，在人工智能安全的辩论中，人们担心机器智能发展到威胁世界的程度。另一些人则反驳说，这是一个在遥远的未来才会出现的问题——然而，看看今天科技平台面临的最大问题，这不是已经发生了吗?

例如，Facebook的使命不是获得“赞”，而是将我们与朋友和家人联系起来。但是通过训练其模型来增加喜好和互动，他们学会了传播那些高度吸引人的内容，但也会带来伤害和误导。

如果Facebook能将人类价值观注入到其培训目标中会怎样?这并不是一个幻想：谷歌搜索已经在其实验过程中使用了人类评估，我们正在构建的人工智能系统也致力于这样做。

（编辑：孝感站长网）

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