Rethinking Privacy in the AI Era: Policy Provocations for a Data-Centric World

Name: Rethinking Privacy in the AI Era: Policy Provocations for a Data-Centric World
Creator: 斯坦福大学
Published: 2026-05-09T22:43:27+08:00

国家科技图书文献中心2026-05-09 收录

隐私法规与AI治理

数据保护政策分析

数据链接：

http://portal.nstl.gov.cn/reportFront/getReportDetailFront.htm?serverId=212&uuid=fca53849b5acebd444aed58fa07952c9 数据链接链接失效反馈

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资源简介：

本白皮书探讨了隐私和数据保护立法对人工智能发展的当前和未来影响，并提供了在人工智能时代减轻隐私损害的建议。

提供机构：

Meta-World是一个包含50个不同机器人操作任务的开源模拟基准，由斯坦福大学等机构创建。该数据集旨在评估多任务和元强化学习算法，通过提供多样化的任务来测试算法的泛化能力。数据集中的任务涉及日常物品的操作，所有任务都在共享的桌面环境中进行，使用模拟的Sawyer机械臂。通过提供大量具有共同环境和控制结构的独特任务，Meta-World允许研究人员测试当前多任务和元RL方法的泛化能力，并帮助识别

arXiv2021-06-15 更新3720

PartNet

3D对象理解

部分识别与分割

PartNet是由斯坦福大学等机构创建的大型3D对象理解数据集，包含26,671个3D模型，涵盖24个对象类别，共计573,585个部分实例。数据集通过细粒度和层次化的部分信息标注，支持多种任务，如形状分析、动态3D场景建模和仿真、功能性分析等。PartNet的创建过程涉及专家定义的部分概念和层次化分割模板，以确保标注的一致性和完整性。该数据集主要应用于3D部分识别和分割任务，旨在推动机器对3D形

arXiv2018-12-07 更新1030

SparkMe

视觉语言模型

结构化访谈

SparkMe数据集由斯坦福大学研究团队创建，旨在支持基于大型语言模型的半结构化访谈自动化研究。该数据集包含多职业参与者的访谈记录，覆盖7个不同领域的70名受访者数据，通过模拟对话和真实用户研究生成。数据来源包括人工设计的访谈主题指南和动态涌现的对话子话题，采用多智能体架构进行系统性采集与标注。该数据集主要用于优化访谈算法的覆盖率和探索性，解决传统定性研究中专家访谈规模受限的问题，可应用于政策制定

arXiv2026-02-25 更新750

MedEASi

医学文本简化

自然语言处理

MedEASi是由斯坦福大学等研究机构创建的医学文本简化数据集，包含1979对专家和简单文本。数据集通过专家、非专家和AI的协作注释，支持四种文本转换：详述、替换、删除和插入，以实现文本的可控简化。数据集涵盖广泛的医学子领域，旨在提高医学文本的可理解性和可访问性，解决医学文本复杂性问题。

arXiv2023-02-18 更新1080

Stanford Knee MRI with Multi-Task Evaluation (SKM-TEA)

医学影像

临床评估

SKM-TEA数据集是由斯坦福大学创建的一个包含约25,000个切片（来自155名患者）的膝关节MRI扫描数据集。该数据集不仅包括原始数据测量，还包括相应的DICOM图像、四种组织的分割以及十六种临床相关病理的边界框注释。SKM-TEA旨在通过提供端到端的临床相关评估，支持MRI重建和分析工具的开发与评估。数据集的应用领域包括加速MRI重建技术的研究和临床评估，以及通过量化MRI参数图进行组织健康

arXiv2022-03-14 更新940

Rethinking Privacy in the AI Era: Policy Provocations for a Data-Centric World

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相关数据集