データの透明性が欠如していることが基盤モデルにとって懸念事項であるのはなぜですか?

透明性は、法規制への適合と AI 倫理のために重要です。 トレーニングデータの収集と準備に関する情報（どのようにラベル付けされたのか、誰が行ったのかを含む）は、モデルの挙動と適合性を理解するために必要である。 データリスクがどのように決定され、測定され、軽減されたかについての詳細は、データとモデルの信頼性の両方を評価するために重要である。 データの詳細がわからないと、表現上の弊害、データの所有権、出所、その他のデータ指向のリスクを評価することが難しくなるかもしれない。 標準化された要件がないため、組織は企業秘密を守り、他者が自分たちのモデルをコピーするのを制限しようとするため、情報開示が制限される可能性がある。