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Riesgo de procedencia incierta de los datos para la IA
Última actualización: 12 dic 2024
Riesgo de procedencia incierta de los datos para la IA
Transparencia Icono que representa los riesgos de transparencia.
Riesgos asociados con la entrada
Fase de entrenamiento y ajuste
Transparencia
Amplificado por IA generativa

Descripción

La procedencia de los datos se refiere a la trazabilidad de la historia de los datos, que incluye su propiedad, origen y transformaciones. Sin métodos normalizados y establecidos para verificar la procedencia de los datos, no hay garantías de que los datos sean los mismos que los de la fuente original y tengan los términos de uso correctos.

¿Por qué la procedencia incierta de los datos preocupa a los modelos de cimentación?

No todos los orígenes de datos son fiables. Los datos pueden recogerse, manipularse o falsificarse de forma poco ética. Verificar la procedencia de los datos es un reto debido a factores como el volumen de datos, la complejidad de los datos, la variedad de fuentes de datos y la mala gestión de los datos. El uso de estos datos puede dar lugar a comportamientos no deseados en el modelo.

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.

Búsqueda y respuesta de IA generativa
Estas respuestas las genera un modelo de lenguaje grande en watsonx.ai que se basa en el contenido de la documentación del producto. Más información