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AI에 대한 대표성 없는 위험 테스트 위험
마지막 업데이트 날짜: 2024년 12월 12일
설명
테스트 입력이 배포 중에 예상되는 입력과 일치하지 않으면 테스트가 대표성을 갖지 못합니다.
대표성이 없는 위험 테스트가 파운데이션 모델에 문제가 되는 이유는 무엇인가요?
배포 시 예상되는 것과 다른 사용, 컨텍스트 또는 설정에서 모델을 평가하는 경우 평가가 모델의 위험을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.
상위 주제: AI 위험도표
재단 모델의 여러 위험에 대한 설명을 돕기 위해 언론에서 다룬 사례를 제공합니다. 언론에서 다루는 이러한 사건 중 상당수는 아직 진행 중이거나 해결된 상태이므로 이를 참고하면 잠재적 위험을 이해하고 완화 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 예시는 예시를 보여주기 위한 것일 뿐입니다.