무엇입니까? 편견?

왜곡된 데이터, 가정 또는 모델링 선택으로 인해 발생하는 모델 출력의 체계적 불공평성입니다.

확장 가능한 저장 및 처리 기술이 필요한 매우 크고 복잡한 데이터 세트입니다.

벤치마크 테스트 예시나 유사 변형이 학습 데이터에 있으면 보고된 성능이 부풀려집니다.

AI 시스템의 유해한 행동, 실패, 오용 위험을 줄이는 데 중점을 둔 분야입니다.

AI 시스템의 논리, 데이터 소스 및 제한 사항이 얼마나 명확하게 문서화되고 이해되는지.

패턴 인식, 추론, 언어 또는 의사 결정이 필요한 작업을 수행하는 시스템 구축의 광범위한 분야입니다.