説明

データ汚染は、誤ったデータがトレーニングに使用された場合に発生する。 例えば、モデルの目的に合致していないデータや、テストや評価など他の開発タスクのためにすでに確保されているデータなどである。

親トピック： AIリスクアトラス

財団モデルのリスクの多くを説明するために、報道で取り上げられた例を提供する。 報道されたこれらの出来事の多くは、現在も進行中であるか、あるいは解決済みであり、それらを参照することは、読者が潜在的なリスクを理解し、軽減策を講じるのに役立つ。 これらの例を強調するのは説明のためである。