主要观点总结
本文探讨了人工智能安全的两个重要方面：稳健性和公平性。文章介绍了在保证机器学习模型稳健性和公平性的方法上取得的进展，包括通过优化和采样认证模型的稳健性，训练既具有高度稳健性又具有高标准精度的模型，学习可证明的公平表示等。这些方法具有广泛的应用潜力，对未来人工智能系统的安全性具有重要意义。
关键观点总结
关键观点1: 介绍人工智能安全性的重要性，特别是稳健性和公平性的研究。
随着深度学习模型越来越多地与关键系统相结合，解决人工智能安全问题成为该领域的核心挑战之一。稳健性和公平性是其中的两个重要方面。
关键观点2: 探讨稳健性的重要性及其研究方法。
稳健性要求模型在输入分布与训练时遇到的分布不同的条件下也能表现良好。论文通过优化和采样方法认证模型的稳健性，并通过训练模型使其被证明是稳健的。
关键观点3: 探讨公平性的重要性及其研究方法。
公平性是一种安全属性，要求模型的预测对不同个体和群体是公平的。论文开发了新的方法来学习可证明满足个体或群体公平性的公平表示，并将个体公平性与稳健性联系起来。
关键观点4: 介绍论文的主要目标和贡献。
论文的主要目标是推进能够保证机器学习模型稳健性和公平性的方法。论文在四个章节中分别探讨了几何稳健性的认证、训练可被证明稳健的网络、可被证明的个体公平表示、可被证明的群体公平表示等贡献。
关键观点5: 介绍论文的影响和进一步的影响。
论文的技术和方法对机器学习模型的稳健性和公平性产生了重要影响，具有广泛的应用潜力。论文的工作也被更广泛地应用于认证空间、点云和音频变换的稳健性，训练具有更好认证稳健性和精度权衡的模型，以及学习可证明的公平表示等领域。
文章预览
随着深度学习逐渐渗透到计算机视觉和自然语言等领域，并且越来越多地与可能影响人类的关键系统相结合，解决人工智能安全问题成为该领域的核心挑战之一。在这些重要系统中，首要目标不再仅仅是构建最准确的AI模型，而是构建那些既高度准确又能被证明安全的AI模型。本论文探讨了AI安全的两个重要方面：稳健性和公平性。稳健性要求模型在输入分布与训练时遇到的分布不同的条件下也能表现良好。公平性是一种安全属性，要求模型的预测对不同个体和群体是公平的。 在论文的第一部分中，我们专注于稳健性。我们首先提出了一种新颖的认证方法，可以保证模型对输入变换具有稳健性，并在第二章中扩展了这一方法，使模型训练时能够被证明是稳健的。这些贡献基于诸如通过优化和采样进行认证的新技术，以及通过在凸松弛中找到对抗性样
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