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Unrepräsentative Daten als Risiko für KI
Letzte Aktualisierung: 12. Dez. 2024
Unrepräsentative Daten als Risiko für KI
Risiken im Zusammenhang mit der Eingabe
Schulungs- und Abstimmungsphase
Genauigkeit
Traditionelles AI-Risiko

Beschreibung

Unrepräsentative Daten entstehen, wenn die Trainings- oder Feinabstimmungsdaten nicht ausreichend repräsentativ für die zugrunde liegende Population sind oder das interessierende Phänomen nicht messen.

Warum sind nicht repräsentative Daten ein Problem für Stiftungsmodelle?

Wenn die Daten nicht repräsentativ sind, wird das Modell nicht wie vorgesehen funktionieren.

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.

Generative KI-Suche und -Antwort
Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen