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AI のトレーニング・データ・リスクへのアクセス不能
最終更新: 2025年2月10日
説明
トレーニング・データにアクセスできないと、モデルが提供できる説明のタイプが制限され、正しくない可能性が高くなります。
アクセス不能なトレーニング・データがファウンデーション・モデルの問題となるのはなぜですか?
ソース・データのない低品質の説明により、ユーザー、モデル・バリデーター、および監査員がモデルを理解して信頼することが困難になります。
親トピック: AI リスク・アトラス
財団モデルのリスクの多くを説明するために、報道で取り上げられた例を提供する。 報道されたこれらの出来事の多くは、現在も進行中であるか、あるいは解決済みであり、それらを参照することは、読者が潜在的なリスクを理解し、軽減策を講じるのに役立つ。 これらの例を強調するのは説明のためである。
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