AI에 대한 데이터 투명성 리스크
설명
모델의 데이터를 수집하고, 큐화하고, 모델을 훈련하는 데 사용하는 방법에 대한 정확한 문서가 없으면 데이터와 관련하여 모델의 동작을 만족스럽게 설명하기 어려울 수 있습니다.
데이터 투명성이 기초 모델에 대한 문제가 되는 이유는 무엇입니까?
데이터 투명성은 법률 준수 및 AI 윤리에 중요합니다. 정보가 누락되면 데이터와 연관된 위험을 평가하는 기능이 제한됩니다. 표준화된 요구사항이 없으면 조직이 영업 기밀을 보호하고 다른 사용자가 해당 모델을 복사하지 못하도록 제한하기 때문에 공개가 제한될 수 있습니다.
데이터 및 모델 메타데이터 유출
OpenAI의 기술 보고서는 데이터 및 모델 메타데이터 공개에 대한 이분형의 예입니다. 많은 모델 개발자들이 소비자의 투명성을 가능하게 하는 데 있어 가치를 보고 있지만, 공개는 실제적인 안전 문제를 제기하며 모델을 오용하는 능력을 증가시킬 수 있습니다. GPT-4 기술 보고서에서 작성자는 다음과 같이 설명합니다. " GPT-4와 같은 대규모 모델의 경쟁적 환경 및 안전 영향을 고려할 때 이 보고서에는 아키텍처 (모델 크기 포함), 하드웨어, 훈련 계산, 데이터 세트 구성, 훈련 방법 등에 대한 추가 세부사항이 포함되어 있지 않습니다.
상위 주제: AI 위험 지도책
많은 기초 모델의 위험을 설명하는 데 도움이 되도록 언론에서 다루는 예제를 제공합니다. 언론이 다루고 있는 이러한 많은 사건들은 여전히 진화하고 있거나 해결되었으며, 이를 참조하는 것은 독자가 잠재적인 위험을 이해하고 완화를 향해 노력하는 데 도움이 될 수 있다. 이 예제를 강조표시하는 것은 설명을 위한 것입니다.