Какие потенциальные риски связаны с применением больших языковых моделей в корпоративном контексте?

Некоторые потенциальные риски, связанные с применением больших языковых моделей (LLM) в корпоративном контексте:

• Недостоверность ответов. selectel.ru LLM могут выдавать информацию, которая выглядит очень правдоподобно, но на самом деле является ложной или выдуманной. selectel.ru Это явление называется «AI-галлюцинацией». selectel.ru
• Проблемы с прозрачностью. selectel.ru Сложная структура и огромный объём данных, на которых обучаются LLM, затрудняют понимание, почему модель дала тот или иной ответ. selectel.ru
• Этические вопросы. webtronics.ru selectel.ru Модели могут унаследовать предвзятости или ошибки из данных, на которых они обучались. selectel.ru Это приводит к рискам некорректных ответов или дискриминации. selectel.ru
• Высокие затраты. selectel.ru Работа LLM требует значительных вычислительных ресурсов и затрат электроэнергии. selectel.ru Это делает их дорогими как для разработки, так и для эксплуатации. selectel.ru
• Уязвимость к манипуляциям. selectel.ru Злоумышленники могут использовать модель для создания фишингового контента. selectel.ru
• Потеря контроля и ошибки в данных. companies.rbc.ru Языковые модели способны генерировать искажённые результаты, формируя определённые нарративы. companies.rbc.ru Даже незначительные изменения в интерпретации данных могут оказывать влияние на общественное мнение. companies.rbc.ru
• Деградация профессиональных навыков сотрудников. companies.rbc.ru Применение больших языковых моделей уменьшает необходимость в самостоятельной обработке данных, что может привести к утрате важных навыков у профессионалов в различных сферах. companies.rbc.ru

Чтобы минимизировать риски, необходимо внедрять механизмы верификации информации, предоставляемой моделью. cyberleninka.ru Выходные данные LLM должны проверяться с помощью внешних источников или экспертов. cyberleninka.ru