此次由26个初始合作伙伴组成的会议旨在就人工智能和机器学习领域紧迫的安全挑战取得进展。ELSA隶属于欧洲学习与智能系统实验室（ELLIS），该实验室是国际公认的人工智能卓越网络。.
该联盟讨论了未来三年的活动计划。正如ELSA项目协调员、CISPA教授马里奥·弗里茨博士解释的那样：“我们希望开发可靠的人工智能。这意味着，未来我们希望人工智能在欧洲得到合法、合乎伦理且安全的使用。设计这些技术是我们的责任，发展它们对社会的积极影响也是如此。”.
第二天，研究人员参加了一个实践研讨会，重点在于确定将在ELSA项目中进行更深入研究的六个用例。这些用例涉及人工智能和机器学习的关键应用，将作为衡量安全人工智能技术和模型进展的基准。.
应用案例主要集中在
医疗保健领域。
医疗保健是一个高度敏感的领域，对隐私的要求也最高。ELSA 项目专注于医疗数据，以及如何在尊重不同机构隐私的前提下，利用这些数据训练人工智能。
自动驾驶
自动驾驶车辆是安全至关重要的系统。它们不仅必须性能卓越，还必须能够对意外情况做出适当反应。这些意外情况可能包括操作不当、极端天气条件或事故。ELSA 项目旨在开发测试环境，以评估这些方法的安全性。
机器人技术——通过人机交互进行学习
机器人技术的目标之一是使机器能够持续学习并独立执行任务，无论是否需要人类的辅助。为了实现这一目标，智能机器背后的机器学习模型必须基于海量数据进行训练。ELSA 项目旨在确保数据能够有效地用于学习过程，同时又不侵犯个人隐私。
媒体分析：打击虚假信息
得益于现代技术的强大功能，深度伪造技术更容易实现，并随后在媒体中广泛传播。深度伪造是指利用人工智能技术创建的图像或视频，其内容看似真实，实则不然。虽然过去几年，人工智能生成的图像中仍包含一些伪造的线索，但如今的伪造图像已难以辨认。本案例探索了理解和检测虚假信息的新方法。
网络安全 - 恶意软件检测
保护终端用户设备是一项艰巨的任务。许多反恶意软件解决方案依赖于机器学习和数据驱动的人工智能算法来对抗恶意软件。然而，攻击者可以通过攻击人工智能本身来绕过这些保护措施。ELSA 项目旨在通过增强基于人工智能的恶意软件检测系统抵御此类攻击的能力，甚至彻底消除部分攻击，来克服这一难题。
文档智能：
从文档中自动提取信息是企业人工智能解决方案的关键组成部分，并用于流程自动化。分析文档信息可引导人工智能进行决策，而这些决策过程可能对人类产生直接影响。同时，文档通常包含私人信息，这限制了对其的访问。ELSA 项目旨在开发在保护人类隐私的前提下，利用私有且广泛分布的数据训练大规模机器学习模型的方法。
在周三，即启动活动的最后一天，与会者有机会在海报展示环节了解彼此的研究成果。ELSA 的合作伙伴展示了关于人工智能和机器学习的科学海报。在最后的讨论中，与会者总结了过去几天的成果，并巩固了 ELSA（欧洲安全可靠人工智能灯塔）的愿景。
马里奥·弗里茨教授总结道： “巴塞罗那的ELSA项目开局良好。我们充满动力，将继续在欧洲建设安全人工智能领域的虚拟卓越中心。”
