Unsichere Datenherkunft als Risiko für KI
Beschreibung
Die Datenprovenienz bezieht sich auf die Rückverfolgung der Geschichte von Daten, einschließlich ihres Eigentums, ihrer Herkunft und ihrer Umwandlungen. Ohne standardisierte und etablierte Methoden zur Überprüfung der Herkunft der Daten gibt es keine Garantie dafür, dass die Daten mit der ursprünglichen Quelle übereinstimmen und die richtigen Verwendungsbedingungen aufweisen.
Warum ist die unsichere Datenherkunft ein Problem für Stiftungsmodelle?
Nicht alle Datenquellen sind vertrauenswürdig. Die Daten könnten auf unethische Weise erhoben, manipuliert oder gefälscht werden. Die Überprüfung der Datenherkunft ist aufgrund von Faktoren wie Datenvolumen, Datenkomplexität, Vielfalt der Datenquellen und mangelhafter Datenverwaltung eine Herausforderung. Die Verwendung solcher Daten kann zu unerwünschten Verhaltensweisen im Modell führen.
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.