Какие ограничения и риски связаны с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта?

Некоторые ограничения и риски, связанные с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта:

Ограничения:

• Непредсказуемость. serverflow.ru Результаты, получаемые от генеративных ИИ, сложно контролировать и предсказывать из-за сложности «самообучающихся» алгоритмов. serverflow.ru
• Высокая энергоёмкость. serverflow.ru Для обучения и работы генеративного ИИ требуются большие затраты вычислительных ресурсов и электроэнергии. serverflow.ru
• Переобучение. serverflow.ru Генеративный искусственный интеллект начинает слишком точно воспроизводить данные, использовавшиеся для его обучения, практически теряя возможность генерировать новый, уникальный контент. serverflow.ru
• Сложность и дороговизна разработки. habr.com Разработка любого «общего» генеративного ИИ — это огромные затраты, для которых нужны большие объёмы данных. habr.com

Риски:

• Угрозы конфиденциальности. layerxsecurity.com Генеративный ИИ опирается на огромные объёмы данных, которые могут содержать личную информацию. layerxsecurity.com Если эти данные используются в выходных данных, они могут непреднамеренно раскрыть конфиденциальные сведения о людях. layerxsecurity.com
• Фишинговые письма и вредоносное ПО. layerxsecurity.com Генеративный искусственный интеллект позволяет киберпреступникам создавать весьма убедительные и изощрённые атаки. layerxsecurity.com
• Проблемы с качеством вывода. layerxsecurity.com Генеративные системы ИИ генерируют текст, изображения или другие выходные данные, которые являются неточными, неправильными, вводящими в заблуждение, предвзятыми или неуместными. layerxsecurity.com
• Авторское право, интеллектуальная собственность и другие юридические риски. layerxsecurity.com Генеративные системы ИИ часто используют огромные объёмы данных, в том числе материалы, защищённые авторским правом, для обучения своих моделей. layerxsecurity.com Это может привести к непреднамеренному воспроизведению защищённого контента, потенциально нарушая права интеллектуальной собственности. layerxsecurity.com
• Смещённые результаты. layerxsecurity.com Предвзятые результаты в системах ИИ часто возникают из-за искажённых или нерепрезентативных данных обучения, которые отражают исторические предрассудки и системное неравенство. layerxsecurity.com