Datenverzerrungsrisiko für KI
Beschreibung
Historische, repräsentative und gesellschaftliche Verzerrungen in den Daten, die zum Trainieren und Optimieren des Modells verwendet werden, können sich negativ auf das Modellverhalten auswirken.
Warum ist Datenverzerrung ein Problem für Basismodelle?
Das Trainieren eines KI-Systems auf Daten mit Verzerrungen, wie z. B. historische oder repräsentative Verzerrungen, könnte zu verzerrten oder verzerrten Ergebnissen führen, die bestimmte Gruppen oder Einzelpersonen ungerecht darstellen oder anderweitig diskriminieren können. Neben negativen gesellschaftlichen Auswirkungen könnten Unternehmen rechtliche Folgen oder Rufschädigung durch verzerrte Modellergebnisse haben.
Healthcare-Verzerrung
Laut dem Forschungsartikel über die Stärkung der Disparitäten in der Medizin unter Verwendung von Daten und KI-Anwendungen, um zu transformieren, wie Menschen erhalten das Gesundheitswesen ist nur so stark wie die Daten hinter dem Aufwand. Zum Beispiel kann die Verwendung von Trainingsdaten mit schlechter Minderheitendarstellung oder die das widerspiegeln, was bereits Ungleichbehandlung ist, zu erhöhten gesundheitlichen Ungleichheiten führen.
Übergeordnetes Thema: AI-Risikoatlas
Wir stellen Beispiele vor, die von der Presse abgedeckt werden, um viele der Risiken der Fundamentmodelle zu erklären. Viele dieser Ereignisse, die von der Presse abgedeckt werden, entwickeln sich entweder noch weiter oder wurden gelöst, und ihre Bezugnahme kann dem Leser helfen, die potenziellen Risiken zu verstehen und auf Minderungen hinzuarbeiten. Die Hervorhebung dieser Beispiele dient nur zur Veranschaulichung.