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AI의 불확실한 데이터 출처 위험
마지막 업데이트 날짜: 2024년 12월 12일
AI의 불확실한 데이터 출처 위험
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설명

데이터 출처는 데이터의 소유권, 출처 및 변환을 포함한 데이터의 이력을 추적하는 것을 말합니다. 데이터의 출처를 확인할 수 있는 표준화되고 확립된 방법이 없다면 데이터가 원래 출처와 동일하고 올바른 사용 조건을 가지고 있다는 보장을 할 수 없습니다.

불확실한 데이터 출처가 기초 모델에 문제가 되는 이유는 무엇인가요?

모든 데이터 소스를 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 데이터가 비윤리적으로 수집, 조작 또는 위조될 수 있습니다. 데이터 볼륨, 데이터 복잡성, 데이터 소스 다양성, 데이터 관리 부실 등의 요인으로 인해 데이터 출처를 검증하는 것은 어려운 일입니다. 이러한 데이터를 사용하면 모델에서 원하지 않는 동작이 발생할 수 있습니다.

상위 주제: AI 위험 지도책

재단 모델의 여러 위험에 대한 설명을 돕기 위해 언론에서 다룬 사례를 제공합니다. 언론에서 다루는 이러한 사건 중 상당수는 아직 진행 중이거나 해결된 상태이므로 이를 참고하면 잠재적 위험을 이해하고 완화 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 예시는 예시를 보여주기 위한 것일 뿐입니다.

일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기