Unsichere Datenherkunft als Risiko für KI
Beschreibung
Die Datenprovenienz bezieht sich auf die Rückverfolgbarkeit von Daten (einschließlich synthetischer Daten), einschließlich ihres Eigentums, ihrer Herkunft, ihrer Umwandlungen und ihrer Erzeugung. Der Nachweis, dass die Daten mit der Originalquelle übereinstimmen und die korrekten Verwendungsbedingungen aufweisen, ist ohne standardisierte Methoden zur Überprüfung der Datenquellen oder der Datenerzeugung schwierig.
Warum ist die unsichere Datenherkunft ein Problem für Stiftungsmodelle?
Nicht alle Datenquellen sind vertrauenswürdig. Die Daten könnten auf unethische Weise erhoben, manipuliert oder gefälscht werden. Die Überprüfung der Datenherkunft ist aufgrund von Faktoren wie Datenvolumen, Datenkomplexität, Vielfalt der Datenquellen, mangelhafter Datenverwaltung und Methoden zur Erzeugung synthetischer Daten eine Herausforderung. Die Verwendung solcher Daten kann zu unerwünschten Verhaltensweisen im Modell führen.
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.