Risiko der Datentransparenz für KI
Beschreibung
Ohne genaue Dokumentation, wie die Daten eines Modells erfasst, kuratiert und zum Trainieren eines Modells verwendet wurden, kann es schwieriger sein, das Verhalten des Modells in Bezug auf die Daten zufriedenstellend zu erklären.
Warum ist Datentransparenz für Basismodelle ein Anliegen?
Datentransparenz ist wichtig für die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und die Ethik der KI. Fehlende Informationen begrenzen die Fähigkeit, Risiken im Zusammenhang mit den Daten auszuwerten. Das Fehlen standardisierter Anforderungen könnte die Offenlegung einschränken, da Unternehmen Geschäftsgeheimnisse schützen und versuchen, andere vom Kopieren ihrer Modelle abzuhalten.
Offenlegung von Daten-und Modellmetadaten
Der technische Bericht von OpenAIist ein Beispiel für die Dichotomie bei der Offenlegung von Daten und Modellmetadaten. Während viele Modellentwickler Wert darauf legen, Transparenz für Verbraucher zu ermöglichen, stellt die Offenlegung echte Sicherheitsprobleme dar und könnte die Fähigkeit erhöhen, die Modelle zu missbrauchen. Im technischen Bericht GPT-4 geben die Autoren an: "Angesichts der Wettbewerbslandschaft und der Auswirkungen großer Modelle wie GPT-4auf die Sicherheit enthält dieser Bericht keine weiteren Details zur Architektur (einschließlich Modellgröße), Hardware, Trainingsberechnung, Datasetkonstruktion, Trainingsmethode oder Ähnlichem."
Übergeordnetes Thema: AI-Risikoatlas
Wir stellen Beispiele vor, die von der Presse abgedeckt werden, um viele der Risiken der Fundamentmodelle zu erklären. Viele dieser Ereignisse, die von der Presse abgedeckt werden, entwickeln sich entweder noch weiter oder wurden gelöst, und ihre Bezugnahme kann dem Leser helfen, die potenziellen Risiken zu verstehen und auf Minderungen hinzuarbeiten. Die Hervorhebung dieser Beispiele dient nur zur Veranschaulichung.