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AIへの過度または過小な依存リスク
最終更新: 2024年12月12日
説明
AIによる意思決定支援タスクでは、信頼度とは、人がモデルの出力をどれだけ信頼しているか（潜在的に行動しているか）を測るものである。 過度の信頼とは、モデルを信頼しすぎて、モデルの出力が間違っている可能性が高いにもかかわらず、モデルの出力を受け入れてしまうことである。 過少信頼とはその逆で、モデルを信頼していないが、信頼すべき状態である。
ファンデーションモデルにとって、なぜ過度な依存や過小な依存が懸念されるのか？
人間がAIベースの提案に基づいて選択を行うタスクでは、AIシステムに対する誤った信頼が原因で、過度／過少な信頼が意思決定を誤らせる可能性があり、意思決定の重要性が増すにつれて否定的な結果が生じる。
親トピック: AI リスク・アトラス
財団モデルのリスクの多くを説明するために、報道で取り上げられた例を提供する。 報道されたこれらの出来事の多くは、現在も進行中であるか、あるいは解決済みであり、それらを参照することは、読者が潜在的なリスクを理解し、軽減策を講じるのに役立つ。 これらの例を強調するのは説明のためである。