AI のモデル透過性リスクの欠如
説明
モデルの透明性の欠如は、モデルの設計、開発、評価プロセスの文書化が不十分で、モデルの内部構造に関する洞察がないことに起因する。
モデルの透明性が欠如していることが基盤モデルの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、AI 倫理、およびモデルの適切な使用の指針となるために重要です。 情報が欠落していると、リスクの評価やモデルの変更、再利用が難しくなる可能性がある 誰がモデルを作成したかについての知識も、そのモデルを信頼するかどうかを決定する上で重要な要素になる可能性があります。 さらに、モデルのリスクがどのように決定され、評価され、軽減されたかに関する透明性も、モデルのリスクを決定し、モデルの適合性を特定し、モデルの使用を管理する上で役割を果たす。
データおよびモデルのメタデータ開示
OpenAI‘sは、データとモデルのメタデータの開示に関する二項対立の一例である。 多くのモデル開発者は、消費者の透明性を実現することに価値を見出していますが、開示は実際の安全上の問題をもたらし、モデルを誤用する能力を高める可能性があります。 GPT-4テクニカルレポートでは、「GPT-4のような大規模モデルの競争環境と安全への影響の両方を考慮し、このレポートには、アーキテクチャ（モデルサイズを含む）、ハードウェア、トレーニング計算、データセット構築、トレーニング方法、または同様のものに関するそれ以上の詳細は含まれていません
親トピック: AI リスク・アトラス
当社では、多くの基盤モデルのリスクを説明するために、プレス・モデルで扱われている例を提供しています。 報道機関によって扱われるこれらのイベントの多くは、まだ進化しているか解決されており、それらを参照することで、読者が潜在的なリスクを理解し、緩和に向けて取り組むことができるようになります。 これらの例を強調表示するのは、説明のみを目的としています。