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AI のデータ転送リスク

AI のデータ転送リスク

入力に関連するリスク
トレーニングおよびチューニングのフェーズ
データ法
従来型の AI リスク

説明

法律およびその他の制限により、データの転送を制限または禁止することができます。

データ転送がファウンデーション・モデルの問題になるのはなぜですか?

データ転送の制限は、AI モデルのトレーニングに必要なデータの可用性に影響を与える可能性があり、データの表現が不適切になる可能性があります。 データの可用性への影響に加えて、データ転送に関する法律および規制を遵守しないと、罰金やその他の法的結果が生じる可能性があります。

入力に関連付けられたリスクの背景イメージ

データ制限法

調査記事に記載されているように、データをグローバルに移動する能力を制限するデータ・ローカリゼーション対策により、調整された AI 能力を開発するための能力が削減されます。 これは、提供するトレーニング・データを減らすことによって AI に直接影響し、AI が構築されるビルディング・ブロックを減らすことによって間接的に影響します。

例としては、中国のデータのローカライズに関する法律や、個人データの処理と使用に関する GDPR の制限などがあります。

親トピック: AI リスク・アトラス

当社では、多くの基盤モデルのリスクを説明するために、プレス・モデルで扱われている例を提供しています。 報道機関によって扱われるこれらのイベントの多くは、まだ進化しているか解決されており、それらを参照することで、読者が潜在的なリスクを理解し、緩和に向けて取り組むことができるようになります。 これらの例を強調表示するのは、説明のみを目的としています。

生成 AI の検索と回答
これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細