Beschreibung
Die unsachgemäße Erfassung und Aufbereitung von Trainings- oder Tuningdaten umfasst Fehler bei der Datenbeschriftung und die Verwendung von Daten mit widersprüchlichen Informationen oder Fehlinformationen.
Warum ist eine unsachgemäße Datenpflege ein Problem für Stiftungsmodelle?
Falsche Datenkuratierung kann sich negativ auf die Art und Weise auswirken, wie ein Modell trainiert wird, was zu einem Modell führt, das sich nicht gemäß den beabsichtigten Werten verhält. Die Korrektur von Problemen nach dem Trainieren und Implementieren des Modells ist möglicherweise nicht ausreichend, um ein ordnungsgemäßes Verhalten zu gewährleisten.
Übergeordnetes Thema: AI-Risikoatlas
Anhand von Beispielen, über die in der Presse berichtet wurde, erläutern wir viele der Risiken der Stiftungsmodelle. Viele dieser Ereignisse, über die in der Presse berichtet wurde, sind entweder noch im Gange oder wurden bereits aufgeklärt, und ein Verweis darauf kann dem Leser helfen, die potenziellen Risiken zu verstehen und auf Abhilfemaßnahmen hinzuarbeiten. Die Hervorhebung dieser Beispiele dient nur der Veranschaulichung.