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Rischio di provenienza incerta dei dati per l'IA

Ultimo aggiornamento: 08 mag 2025
creato: "2025-01-30 10:32:06.115379 " titolo: "Rischio di provenienza incerta dei dati per l'IA" data: "[oggetto Oggetto]" fname: " ai-risk-atlas\data-provenance.liquid.md "

creato: "2025-01-30 10:32:06.115379 " titolo: "Rischio di provenienza incerta dei dati per l'IA" data: "[oggetto Oggetto]" fname: " ai-risk-atlas\data-provenance.liquid.md "

Trasparenza Icona che rappresenta i rischi di trasparenza.
Trasparenza
Rischi dei dati di formazione
Amplificato da AI generative

Descrizione

La provenienza dei dati si riferisce al tracciamento della storia dei dati, che comprende la proprietà, l'origine e le trasformazioni. Senza metodi standardizzati e consolidati per verificare la provenienza dei dati, non è possibile garantire che i dati siano gli stessi della fonte originale e che abbiano i termini di utilizzo corretti.

Perché la provenienza incerta dei dati è un problema per i modelli di fondazione?

Non tutte le origini dati sono affidabili. I dati potrebbero essere raccolti, manipolati o falsificati in modo non etico. La verifica della provenienza dei dati è difficile a causa di fattori quali il volume dei dati, la loro complessità, la varietà delle fonti e la scarsa gestione dei dati. L'utilizzo di tali dati può causare comportamenti indesiderati nel modello.

Argomento principale: Atlas rischio AI

Facciamo degli esempi che sono stati trattati dalla stampa per spiegare molti dei rischi dei modelli di fondazione. Molti di questi eventi trattati dalla stampa sono ancora in evoluzione o sono stati risolti, e fare riferimento ad essi può aiutare il lettore a comprendere i rischi potenziali e a lavorare per mitigarli. L'evidenziazione di questi esempi è solo a scopo illustrativo.