Descriptif
La précision d'un modèle est médiocre lorsque ses performances sont insuffisantes par rapport à la tâche pour laquelle il a été conçu. Une faible précision peut se produire si le modèle n'est pas correctement conçu ou si les données d'entrée prévues pour le modèle ont été modifiées.
Pourquoi le manque de précision des modèles est-il un problème pour les modèles de fondations ?
Une performance inadéquate du modèle peut avoir des conséquences négatives pour les utilisateurs finaux et les systèmes en aval qui s'appuient sur des résultats corrects. Dans les cas où les résultats du modèle sont conséquents, il peut en résulter un préjudice sociétal, un préjudice de réputation ou un préjudice financier.
Thème parent: Atlas des risques de l'IA
Nous fournissons des exemples couverts par la presse pour expliquer de nombreux risques liés aux modèles de fondation. Nombre de ces événements couverts par la presse sont encore en cours ou ont été résolus, et le fait d'y faire référence peut aider le lecteur à comprendre les risques potentiels et à s'efforcer de les atténuer. La mise en évidence de ces exemples n'a qu'un but illustratif.