Beschreibung
Ohne Zugriff auf die Trainingsdaten sind die Typen von Erklärungen, die ein Modell bereitstellen kann, begrenzt und wahrscheinlicher, dass sie falsch sind.
Warum sind unzugängliche Trainingsdaten für Basismodelle ein Problem?
Erklärungen mit niedriger Qualität ohne Quellendaten machen es für Benutzer, Modellvalidatoren und Prüfer schwierig, das Modell zu verstehen und zu vertrauen.
Übergeordnetes Thema: AI-Risikoatlas
Anhand von Beispielen, über die in der Presse berichtet wurde, erläutern wir viele der Risiken der Stiftungsmodelle. Viele dieser Ereignisse, über die in der Presse berichtet wurde, sind entweder noch im Gange oder wurden bereits aufgeklärt, und ein Verweis darauf kann dem Leser helfen, die potenziellen Risiken zu verstehen und auf Abhilfemaßnahmen hinzuarbeiten. Die Hervorhebung dieser Beispiele dient nur der Veranschaulichung.