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AIのモデル精度低下リスク
最終更新: 2024年12月12日
説明
モデルの精度が低いのは、モデルの性能が設計されたタスクに対して不十分な場合に起こる。 精度が低いのは、モデルが正しく設計されていなかったり、モデルの予想入力に変更があったりした場合である。
なぜモデルの精度の低さが基礎モデルの懸念になるのか？
不適切なモデル性能は、エンドユーザーや、正しい出力に依存している下流のシステムに悪影響を及ぼす可能性がある。 モデルの出力が結果的なものである場合、これは社会的、評判的、あるいは金銭的な損害をもたらすかもしれない。
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。