神经网络的伦理问题包括偏见，由于有偏见的训练数据，模型无意中强化了社会刻板印象。例如，面部识别系统可能在代表性不足的群体上表现不佳。
当模型处理敏感信息 (例如个人健康或财务数据) 时，会出现隐私问题。确保数据安全和遵守GDPR等法规至关重要。
滥用的可能性，如深假生成或监视，也引发了道德问题。在负责任地使用神经网络的同时，透明度、问责制和公平性对于解决这些问题至关重要。
在神经网络的上下文中，嵌入是什么？
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多智能体系统（MAS）和区块链技术可以共同作用，以增强去中心化应用。一个多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，每个智能体能够根据其环境和目标做出决策。通过与区块链的整合，这些智能体可以在一个安全、透明和不可篡改的环境中运作。每个智能体可以