human: 对抗机器学习的主要问题是什么？
 bot: 对抗机器学习的主要问题是如何在考虑模型性能的同时，兼顾对个体隐私和公平性的保护。在实际应用中，模型的训练和预测可能涉及到个人敏感信息的处理，如医疗记录、金融交易等。解决这个问题需要采取隐私保护措施，如数据脱敏、差分隐私等，以确保个体隐私的安全。此外，模型的训练和预测结果可能会对不同群体产生不公平的影响，如性别、种族等。解决这个问题需要设计公平性指标和算法，以确保模型的预测结果对不同群体具有公平性和无偏性。