Trustworthy AI-Generative Content in Intelligent 6G Network: Adversarial, Privacy, and Fairness

人工智能生成内容（AIGC）模型，以大型语言模型（LLM）为代表，已经为内容生成领域带来了革命性的变化。高速广泛的6G技术是提供强大的AIGC移动服务应用的理想平台，未来的6G移动网络也需要支持智能和个性化的移动生成服务。然而，当前AIGC模型存在重大的伦理和安全问题，如对抗攻击、隐私和公平性，这些问题极大地影响了6G智能网络的可信度，特别是在确保安全、私密和公平的AIGC应用方面。本文提出了TrustGAIN，这是一个新的可信AIGC范式，用于确保未来6G网络中可信的大规模AIGC服务。我们首先讨论了AIGC系统在6G网络中面临的对抗攻击和隐私威胁，以及相应的保护问题。随后，我们强调了在未来智能网络中确保移动生成服务的无偏和公平性的重要性。特别是，我们进行了一个用例来证明TrustGAIN可以有效地指导抵抗恶意或生成虚假信息。我们相信，TrustGAIN是智能和可信的6G网络支持AIGC服务的必要范式，确保AIGC网络服务的安全、隐私和公平性。

解决问题的问题是如何确保6G网络中的人工智能生成内容的安全、隐私和公平性？

提出了TrustGAIN，一个可信的人工智能生成内容的新范 paradigm，以确保在未来6G网络中的大规模人工智能生成内容服务的可信性。

论文讨论了当前人工智能生成内容模型面临的敌对攻击和隐私威胁，以及相应的保护问题，强调了保证未来智能网络中移动生成服务的公正性和公平性的重要性。使用案例演示了TrustGAIN如何有效地抵御恶意或生成的虚假信息。

最近的相关研究包括： 'Adversarial Attacks and Defenses in Images, Graphs and Text: A Review'，'Privacy in Machine Learning: A Survey'，'Fairness in Machine Learning: A Survey'。