AI에 대한 모델 투명성 리스크 부족
설명
모델 투명성 부족은 모델 설계, 개발 및 평가 프로세스에 대한 문서화가 불충분하고 모델의 내부 작동에 대한 인사이트가 없기 때문입니다.
모델 투명성의 결여가 기초 모델에 대한 문제가 되는 이유는 무엇입니까?
투명성은 법률 준수, AI 윤리 및 모델의 적절한 사용 안내에 중요합니다. 정보가 누락되면 위험 평가, 모델 변경 또는 재사용이 더 어려워질 수 있습니다 모델을 누가 빌드했는지에 대한 지식도 모델을 신뢰할지 여부를 결정하는 데 중요한 요인이 될 수 있습니다. 또한 모델의 위험을 결정, 평가 및 완화하는 방법에 대한 투명성도 모델 위험을 결정하고, 모델의 적합성을 식별하며, 모델 사용을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 및 모델 메타데이터 유출
OpenAI‘s 기술 보고서는 데이터와 모델 메타데이터 공개에 대한 이분법을 보여주는 예입니다. 많은 모델 개발자들이 소비자의 투명성을 가능하게 하는 데 있어 가치를 보고 있지만, 공개는 실제적인 안전 문제를 제기하며 모델을 오용하는 능력을 증가시킬 수 있습니다. GPT-4 기술 보고서에서 저자는 "경쟁 환경과 GPT-4과 같은 대규모 모델의 안전성을 모두 고려하여 이 보고서에는 아키텍처(모델 크기 포함), 하드웨어, 학습 컴퓨팅, 데이터 세트 구성, 학습 방법 등에 대한 자세한 내용은 포함되지 않았습니다."라고 명시하고 있습니다
상위 주제: AI 위험 지도책
많은 기초 모델의 위험을 설명하는 데 도움이 되도록 언론에서 다루는 예제를 제공합니다. 언론이 다루고 있는 이러한 많은 사건들은 여전히 진화하고 있거나 해결되었으며, 이를 참조하는 것은 독자가 잠재적인 위험을 이해하고 완화를 향해 노력하는 데 도움이 될 수 있다. 이 예제를 강조표시하는 것은 설명을 위한 것입니다.