大模型隐私安全和公平性有“跷跷板”效应，最佳平衡法则刚刚找到

2025-07-27 21:02:57

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2025年7月，中国人民大学与上海AI Lab联合团队发现大模型隐私保护与公平性存在“跷跷板效应”，强化隐私保护会导致公平性下降高达45%。研究指出，耦合神经元是问题根源，并提出免训练方案SPIN，通过精准抑制0.00005%的神经元解耦隐私与公平冲突。实验表明，SPIN显著提升Qwen2、Llama2等模型的公平性与隐私性（分别提升12.2%/14.0%和3.8%/12.1%），同时保持通用能力稳定。该方法对恶意数据免疫，仅需少量数据即可高效部署。论文由钱辰、刘东瑞等共同完成，通讯作者为刘勇和邵婧。

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