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AIの誤ったリスク検査リスク
最終更新: 2024年12月12日
説明
リスクを測定または追跡するために選択された評価指標が誤って選択されている、リスクの測定が不完全である、または与えられた状況に対して誤ったリスクを測定している。
なぜ誤ったリスクテストが基礎モデルの懸念材料となるのか？
メトリックスが意図したとおりにリスクを測定しない場合、そのリスクに対する理解が不正確になり、緩和策が適用されない可能性がある。 モデルのアウトプットが結果的なものであれば、社会的、評判的、金銭的な損害をもたらすかもしれない。
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。