Co jest Filtr bezpieczeństwa?

Trenowanie modelu za pomocą oznaczonych przykładów, które mapują dane wejściowe na znane dane wyjściowe.

Ustrukturyzowany argument poparty dowodami, że system sztucznej inteligencji jest bezpieczny w określonym kontekście użycia.

Praca nad zapewnieniem, aby systemy AI zachowywały się zgodnie z ludzkimi intencjami, wartościami i ograniczeniami bezpieczeństwa.

Dziedzina skupiająca się na ograniczaniu szkodliwych zachowań, awarii i ryzyka niewłaściwego użycia w systemach AI.

Systematyczna niesprawiedliwość wyników modelu spowodowana wypaczonymi danymi, założeniami lub wyborami dotyczącymi modelowania.

Proces przypisywania znaczników lub docelowych wyników do surowych danych w celu uczenia się pod nadzorem.