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Resumen: De acuerdo con lo que llamamos la política de diseño de alineación emocional, las entidades artificiales deben diseñarse para provocar reacciones emocionales de los usuarios que reflejan adecuadamente las capacidades y el estado moral de las entidades, o la falta de ellas.

Resumen: Los ataques de envenenamiento de datos representan amenazas significativas para los modelos de aprendizaje automático mediante la introducción de datos maliciosos en el proceso de entrenamiento, degradando así el rendimiento del modelo o manipulando las predicciones. Detectar y tamizar datos envenenados es un método importante para prevenir los ataques de envenenamiento de datos.

Resumen: El éxito de los algoritmos de aprendizaje automático está inherentemente relacionado con la extracción de características significativas, ya que juegan un papel fundamental en el rendimiento de estos algoritmos. El centro de este desafío es la calidad de la representación de datos.