본 논문은 인공지능 시스템의 발전에도 불구하고, 여전히 실패 모드, 취약성, 편향과 같은 문제점들이 존재함을 지적한다. 신뢰성 있는 AI 모델을 위한 안전성, 프라이버시, 편향 문제에 대한 유망한 통찰력과 관점을 제시하며, 대규모 언어 모델의 안전한 정렬(toxic하거나 유해한 콘텐츠 생성 방지), 신경망을 오도할 수 있는 허위 편향, 심층 신경망에서의 멤버십 추론 공격 등 세 가지 측면을 중점적으로 연구한다. 논의 내용은 저자들의 실험과 관찰을 반영한다.
