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AI에 대한 데이터 투명성 리스크 부족
마지막 업데이트 날짜: 2024년 12월 12일
설명
데이터 투명성 부족은 교육 또는 튜닝 데이터 세트 세부 사항에 대한 문서화가 불충분하기 때문입니다
데이터 투명성 부족이 기초 모델의 문제가 되는 이유는 무엇입니까?
투명성은 법률 준수 및 AI 윤리에 중요합니다. 모델 동작 및 적합성을 이해하는 데 필요한 레이블 지정 방법 및 대상자를 포함한 학습 데이터의 수집 및 준비에 대한 정보입니다. 데이터 위험을 결정, 측정, 완화한 방법에 대한 세부 정보는 데이터와 모델 신뢰성을 모두 평가하는 데 중요합니다. 데이터에 대한 세부 정보가 누락되면 표현상의 피해, 데이터 소유권, 출처 및 기타 데이터 중심의 위험을 평가하기가 더 어려워질 수 있습니다. 표준화된 요구사항이 없기 때문에 조직이 영업 비밀을 보호하고 다른 사람이 모델을 복사하는 것을 제한하려고 할 때 공개가 제한될 수 있습니다.
상위 주제: AI 위험 지도책
재단 모델의 여러 위험에 대한 설명을 돕기 위해 언론에서 다룬 사례를 제공합니다. 언론에서 다루는 이러한 사건 중 상당수는 아직 진행 중이거나 해결된 상태이므로 이를 참고하면 잠재적 위험을 이해하고 완화 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 예시는 예시를 보여주기 위한 것일 뿐입니다.