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Poor model accuracy

Geringe Modellgenauigkeit als Risiko für AI

Letzte Aktualisierung: 10. Feb. 2025
Geringe Modellgenauigkeit als Risiko für AI
Ausrichtung Symbol für Ausrichtungsrisiken.
Genauigkeit
Risiken der Schlussfolgerung
Verstärkt durch generative KI

Beschreibung

Eine schlechte Modellgenauigkeit liegt vor, wenn die Leistung eines Modells für die Aufgabe, für die es entwickelt wurde, unzureichend ist. Eine geringe Genauigkeit kann auftreten, wenn das Modell nicht korrekt entwickelt wurde oder wenn sich die erwarteten Eingaben des Modells geändert haben.

Warum ist eine geringe Modellgenauigkeit bei Gründungsmodellen ein Problem?

Eine unzureichende Modellleistung kann sich nachteilig auf Endnutzer und nachgelagerte Systeme auswirken, die auf korrekte Ergebnisse angewiesen sind. In Fällen, in denen die Ergebnisse des Modells Folgen haben, kann dies zu gesellschaftlichem, rufschädigendem oder finanziellem Schaden führen.

Übergeordnetes Thema: AI-Risikoatlas

Anhand von Beispielen, über die in der Presse berichtet wurde, erläutern wir viele der Risiken der Stiftungsmodelle. Viele dieser Ereignisse, über die in der Presse berichtet wurde, sind entweder noch im Gange oder wurden bereits aufgeklärt, und ein Verweis darauf kann dem Leser helfen, die potenziellen Risiken zu verstehen und auf Abhilfemaßnahmen hinzuarbeiten. Die Hervorhebung dieser Beispiele dient nur der Veranschaulichung.