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书名：人工智能*与伦理
定价：99.8
ISBN：9787115679024
作者：[美]奥马尔·桑托斯（Omar Santos） [英]佩塔尔·拉丹列夫（Petar Radanliev）
版次：第1版
出版时间：2025-12
内容提要：
随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其*、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能*的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络*和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络*等专业的学生阅读。
作者简介：
作者： 奥马尔·桑托斯（Omar Santos） 一位网络*领域的思想*，致力于通过行业协作提升关键基础设施的*性。奥马尔是DEF CON Red Team Village负责人、通用*通告框架（CSAF）技术委员会主席、OpenEoX*、开放标准组织OASIS的董事会成员。奥马尔与众多组织*有合作，包括国际事件响应与*组织论坛（FIRST）等。 佩塔尔·拉丹列夫（Petar Radanliev） 牛津大学计算机科学系博士后研究员。他曾在2014年获得威尔士大学博士学位，在转入牛津大学计算机科学系之前，他先后在伦敦帝国理工学院、剑桥大学、麻省理工学院、牛津大学工程科学系从事博士后研究。他目前的研究重点是人工智能、网络*、量子计算和区块链技术。在进入学术界之前，佩塔尔·拉丹列夫博士在苏格兰*银行（RBS）担任了10年网络*经理，并在英国国防部担任了5年*渗透测试员。 译者： 郑烨婕 东方财富AI研究院*研究员，兼任上海开源信息技术协会金融智能专委会秘书长、亚洲科技促进可持续发展目标联盟理事。曾在商汤科技研究院和AI伦理委员会工作，长期致力于人工智能技术科研成果转化与AI*治理研究。作为主笔撰写的AI可持续发展报告被联合国《AI战略资源指南》收录，并出版人工智能治理专著《黑镜与秩序：数智化风险社会下的人工智能伦理与治理》及其英文版AI Ethics and Governance：Black Mirror and Order，后者入围Springer Nature中国新发展奖。 高世健 云南林业职业技术学院副教授，硕士毕业于云南大学，中国计算机学会（CCF）人工智能与模式识别专业委员会委员，CCF技术公益大使。目前主要研究方向是机器学习与多模态大模型。曾合作著有《Vague集理论研究及其应用》一书。
目录：
第 1 章 人工智能与机器学习的历史概述
1.1 伊娃的故事 002
1.2 人工智能的起源 003
1.3 人工智能的发展 005
1.4 理解人工智能和机器学习 008
1.5 伊娃故事的结局 026
1.6 小结 027
1.7 技能测试 028
第 2 章 人工智能和机器学习技术的基础和应用
2.1 哪些是*的人工智能和机器学习技术及算法？ 033
2.2 ChatGPT 与*的人工智能及机器学习技术 ：探索能力与应用 041
2.3 了解两类人工智能 ：基于能力的类别和基于功能的类别 050
2.4 案例研究 ：利用人工智能和机器学习应对现实世界的挑战 051
2.5 反思人工智能技术的社会和伦理影响 052
2.6 评估人工智能和深度学习技术的未来趋势和新兴发展 054
2.7 小结 055
2.8 技能测试 056
第 3 章 生成式人工智能和大语言模型
3.1 生成式人工智能和大语言模型简介 061
3.2 大语言模型 ：革新自然语言处理 082
3.3 Hugging Face 089
3.4 Auto-GPT ：自主人工智能应用的革命性突破 091
3.5 小结 091
3.6 技能测试 092
3.7 补充资料 097
第 4 章 人工智能和机器学习*的基石
4.1 认识人工智能*的*要性 098
4.2 对抗性攻击 100
4.3 数据投毒攻击 102
4.4 大语言模型的 OWASP 十大*风险 104
4.5 成员推理攻击 115
4.6 规避攻击 121
4.7 模型逆向攻击 125
4.8 后门攻击 126
4.9 探索防御措施 127
4.10 小结 128
4.11 技能测试 129
4.12 补充资料 130第 5 章 破解人工智能系统
5.1 破解 FakeMedAI 132
5.2 MITRE ATLAS 134
5.3 深入研究人工智能和机器学习攻击的战术与技术 136
5.4 运用提示词注入 151
5.5 人工智能模型的红队测试 152
5.6 小结 152
5.7 技能测试 153
第 6 章 系统和基础设施*
6.1 人工智能系统的漏洞、风险及其潜在影响 156
6.2 AI BOM 164
6.3 数据*漏洞 165
6.4 云*漏洞 167
6.5 人工智能系统的*设计原则 170
6.6 人工智能模型* 171
6.7 人工智能系统的基础设施* 172
6.8 人工智能系统的威胁检测与事件响应 177
6.9 人工智能系统的额外*技术与考量 180
6.10 小结 181
6.11 技能测试 182
6.12 补充资料 183
第 7 章 隐私与伦理：应对人工智能世界中的隐私与伦理挑战
7.1 为什么需要平衡人工智能的优势与伦理风险及隐私问题？ 186
7.2 人工智能在隐私保护方面面临哪些挑战？在人工智能开发与应用
过程中，隐私和伦理的重要性何在？ 187
7.3 人工智能和 ChatGPT 的阴暗面 ：隐私问题与伦理影响 189
7.4 人工智能算法中的数据收集与存储 ：潜在风险与伦理隐私问题 191
7.5 人工智能与 ChatGPT 的伦理网络 198
7.6 保护隐私，释放知识 ：数据*时代的差分隐私与联邦学习 209
7.7 机器的和谐 ：在人工智能系统中培养公平、多样性和人类控制 210
7.8 现实案例研究和虚构故事 ：人工智能和 ChatGPT 中的隐私泄露 211
7.9 小结 218
7.10 技能测试 219
第 8 章 人工智能系统的法律与合规
8.1 法律和监管环境 225
8.2 遵守人工智能法律和数据保护法规 227
8.3 对话式人工智能的知识产权问题 229
8.4 解读人工智能时代的责任与问责制 231
8.5 人工智能系统的合理开发与应用 ：有效治理和风险管理战略 235
8.6 人工智能领域的国际合作与标准 238
8.7 人工智能合规的未来趋势与展望 240
8.8 释放量子风暴 ：2050 年英国牛津的人工智能网络*、量子计算与
新型网络攻击的虚构故事 243
8.9 小结 244
8.10 技能测试 245
补充阅读 附录
定价：99.8
ISBN：9787115679024
作者：[美]奥马尔·桑托斯（Omar Santos） [英]佩塔尔·拉丹列夫（Petar Radanliev）
版次：第1版
出版时间：2025-12
内容提要：
随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其*、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能*的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络*和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络*等专业的学生阅读。
作者简介：
作者： 奥马尔·桑托斯（Omar Santos） 一位网络*领域的思想*，致力于通过行业协作提升关键基础设施的*性。奥马尔是DEF CON Red Team Village负责人、通用*通告框架（CSAF）技术委员会主席、OpenEoX*、开放标准组织OASIS的董事会成员。奥马尔与众多组织*有合作，包括国际事件响应与*组织论坛（FIRST）等。 佩塔尔·拉丹列夫（Petar Radanliev） 牛津大学计算机科学系博士后研究员。他曾在2014年获得威尔士大学博士学位，在转入牛津大学计算机科学系之前，他先后在伦敦帝国理工学院、剑桥大学、麻省理工学院、牛津大学工程科学系从事博士后研究。他目前的研究重点是人工智能、网络*、量子计算和区块链技术。在进入学术界之前，佩塔尔·拉丹列夫博士在苏格兰*银行（RBS）担任了10年网络*经理，并在英国国防部担任了5年*渗透测试员。 译者： 郑烨婕 东方财富AI研究院*研究员，兼任上海开源信息技术协会金融智能专委会秘书长、亚洲科技促进可持续发展目标联盟理事。曾在商汤科技研究院和AI伦理委员会工作，长期致力于人工智能技术科研成果转化与AI*治理研究。作为主笔撰写的AI可持续发展报告被联合国《AI战略资源指南》收录，并出版人工智能治理专著《黑镜与秩序：数智化风险社会下的人工智能伦理与治理》及其英文版AI Ethics and Governance：Black Mirror and Order，后者入围Springer Nature中国新发展奖。 高世健 云南林业职业技术学院副教授，硕士毕业于云南大学，中国计算机学会（CCF）人工智能与模式识别专业委员会委员，CCF技术公益大使。目前主要研究方向是机器学习与多模态大模型。曾合作著有《Vague集理论研究及其应用》一书。
目录：
第 1 章 人工智能与机器学习的历史概述
1.1 伊娃的故事 002
1.2 人工智能的起源 003
1.3 人工智能的发展 005
1.4 理解人工智能和机器学习 008
1.5 伊娃故事的结局 026
1.6 小结 027
1.7 技能测试 028
第 2 章 人工智能和机器学习技术的基础和应用
2.1 哪些是*的人工智能和机器学习技术及算法？ 033
2.2 ChatGPT 与*的人工智能及机器学习技术 ：探索能力与应用 041
2.3 了解两类人工智能 ：基于能力的类别和基于功能的类别 050
2.4 案例研究 ：利用人工智能和机器学习应对现实世界的挑战 051
2.5 反思人工智能技术的社会和伦理影响 052
2.6 评估人工智能和深度学习技术的未来趋势和新兴发展 054
2.7 小结 055
2.8 技能测试 056
第 3 章 生成式人工智能和大语言模型
3.1 生成式人工智能和大语言模型简介 061
3.2 大语言模型 ：革新自然语言处理 082
3.3 Hugging Face 089
3.4 Auto-GPT ：自主人工智能应用的革命性突破 091
3.5 小结 091
3.6 技能测试 092
3.7 补充资料 097
第 4 章 人工智能和机器学习*的基石
4.1 认识人工智能*的*要性 098
4.2 对抗性攻击 100
4.3 数据投毒攻击 102
4.4 大语言模型的 OWASP 十大*风险 104
4.5 成员推理攻击 115
4.6 规避攻击 121
4.7 模型逆向攻击 125
4.8 后门攻击 126
4.9 探索防御措施 127
4.10 小结 128
4.11 技能测试 129
4.12 补充资料 130第 5 章 破解人工智能系统
5.1 破解 FakeMedAI 132
5.2 MITRE ATLAS 134
5.3 深入研究人工智能和机器学习攻击的战术与技术 136
5.4 运用提示词注入 151
5.5 人工智能模型的红队测试 152
5.6 小结 152
5.7 技能测试 153
第 6 章 系统和基础设施*
6.1 人工智能系统的漏洞、风险及其潜在影响 156
6.2 AI BOM 164
6.3 数据*漏洞 165
6.4 云*漏洞 167
6.5 人工智能系统的*设计原则 170
6.6 人工智能模型* 171
6.7 人工智能系统的基础设施* 172
6.8 人工智能系统的威胁检测与事件响应 177
6.9 人工智能系统的额外*技术与考量 180
6.10 小结 181
6.11 技能测试 182
6.12 补充资料 183
第 7 章 隐私与伦理：应对人工智能世界中的隐私与伦理挑战
7.1 为什么需要平衡人工智能的优势与伦理风险及隐私问题？ 186
7.2 人工智能在隐私保护方面面临哪些挑战？在人工智能开发与应用
过程中，隐私和伦理的重要性何在？ 187
7.3 人工智能和 ChatGPT 的阴暗面 ：隐私问题与伦理影响 189
7.4 人工智能算法中的数据收集与存储 ：潜在风险与伦理隐私问题 191
7.5 人工智能与 ChatGPT 的伦理网络 198
7.6 保护隐私，释放知识 ：数据*时代的差分隐私与联邦学习 209
7.7 机器的和谐 ：在人工智能系统中培养公平、多样性和人类控制 210
7.8 现实案例研究和虚构故事 ：人工智能和 ChatGPT 中的隐私泄露 211
7.9 小结 218
7.10 技能测试 219
第 8 章 人工智能系统的法律与合规
8.1 法律和监管环境 225
8.2 遵守人工智能法律和数据保护法规 227
8.3 对话式人工智能的知识产权问题 229
8.4 解读人工智能时代的责任与问责制 231
8.5 人工智能系统的合理开发与应用 ：有效治理和风险管理战略 235
8.6 人工智能领域的国际合作与标准 238
8.7 人工智能合规的未来趋势与展望 240
8.8 释放量子风暴 ：2050 年英国牛津的人工智能网络*、量子计算与
新型网络攻击的虚构故事 243
8.9 小结 244
8.10 技能测试 245
补充阅读 附录
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