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AI の追跡不能な帰因リスク
最終更新: 2024年12月12日
説明
モデルの出力を生成するために使用されるトレーニングデータの内容にはアクセスできない。
トレースできない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?
トレーニングデータのコンテンツにアクセスする能力がなければ、ソース帰属技術を使用する可能性は著しく制限されるか、不可能となる。 このため、ユーザー、モデル検証者、監査人がモデルを理解し、信頼することが難しくなる。
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。