Beschreibung
Mangelnde Datentransparenz ist auf eine unzureichende Dokumentation der Details von Trainings- oder Tuning-Datensätzen zurückzuführen
Warum ist mangelnde Datentransparenz ein Problem für Basismodelle?
Transparenz ist wichtig für die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und die AI-Ethik. Informationen über die Sammlung und Aufbereitung von Trainingsdaten, einschließlich der Art und Weise, wie und von wem sie beschriftet wurden, sind notwendig, um das Verhalten und die Eignung des Modells zu verstehen. Details darüber, wie die Datenrisiken bestimmt, gemessen und gemindert wurden, sind wichtig für die Bewertung der Vertrauenswürdigkeit von Daten und Modellen. Fehlende Details zu den Daten können die Bewertung von Repräsentationsschäden, Dateneigentum, Provenienz und anderen datenbezogenen Risiken erschweren. Das Fehlen von standardisierten Anforderungen könnte die Offenlegung einschränken, da die Unternehmen Geschäftsgeheimnisse schützen und versuchen, andere davon abzuhalten, ihre Modelle zu kopieren.
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.