Descripción
La recogida y preparación inadecuadas de los datos de formación o ajuste incluye errores en la etiqueta de los datos y el uso de datos con información contradictoria o errónea.
¿Por qué la conservación inadecuada de los datos preocupa a los modelos de fundación?
La ordenación de datos incorrecta puede afectar negativamente a la forma en que se entrena un modelo, lo que da como resultado un modelo que no se comporta de acuerdo con los valores previstos. La corrección de problemas después de entrenar y desplegar el modelo puede ser insuficiente para garantizar un comportamiento adecuado.
Tema principal: Atlas de riesgo de IA
Proporcionamos ejemplos cubiertos por la prensa para ayudar a explicar muchos de los riesgos de los modelos de fundación. Muchos de estos sucesos de los que se ha hecho eco la prensa siguen evolucionando o ya se han resuelto, y hacer referencia a ellos puede ayudar al lector a comprender los riesgos potenciales y a trabajar para mitigarlos. Resaltar estos ejemplos son sólo para fines ilustrativos.