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AI の信頼性の低いソース属性のリスク
最終更新: 2025年5月08日
を作成しました:"2025-01-30 10:32:20.029944 " タイトル :"Unreliable source attribution risk for AI" データ:"[オブジェクト Object]" fname: " ai-risk-atlas\unreliable-source-attribution.liquid.md "
説明
ソース属性は、AI システムが生成したトレーニング・データの一部またはすべての出力を記述する AI システムの機能です。 現在の手法は近似に基づいているため、これらの属性は正しくない可能性があります。
信頼できないソース属性がファウンデーション・モデルの問題であるのはなぜですか?
低品質なアトリビュートは、ユーザー、モデル検証者、監査人がモデルを理解し、信頼することを困難にする。
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。
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