Qu'est-ce que Enracinement?

Le degré auquel le comportement d'un modèle peut être interprété et expliqué aux humains.

Un argument structuré, étayé par des preuves, selon lequel un système d’IA est sûr pour un contexte d’utilisation défini.

Une politique selon laquelle les charges utiles de requête/réponse ne sont pas stockées après traitement au-delà des fenêtres opérationnelles de courte durée.

Références à des passages sources ou à des documents inclus dans la réponse d'un modèle pour étayer ses affirmations.

Dans quelle mesure un modèle fonctionne-t-il sur de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.

Iniquité systématique dans les résultats du modèle causée par des données, des hypothèses ou des choix de modélisation biaisés.