Thẻ mô hình là một tài liệu đặc tả tiêu chuẩn tóm tắt một cách có hệ thống cách sử dụng, dữ liệu học tập, đánh giá hiệu suất, các hạn chế, rủi ro đạo đức, v.v. của một mô hình AI để đảm bảo tính minh bạch.
Thẻ mô hình là một khung được các nhà nghiên cứu của Google (Mitchell, v.v.) đề xuất vào năm 2018 và là một tài liệu tương đương với “sổ tay hướng dẫn” được đính kèm khi xuất bản và phân phối các mô hình AI. Các mục chính được liệt kê là 1) tổng quan về mô hình (kiến trúc/phiên bản), 2) cách sử dụng và giới hạn (cách sử dụng dự kiến/cách sử dụng bị cấm), 3) dữ liệu đào tạo (phương pháp nguồn/tiền xử lý), 4) số liệu đánh giá (điểm chính xác/công bằng) và 5) rủi ro đạo đức (thiên vị/quyền riêng tư). Kể từ năm 2026, với việc thực thi Quy định AI (Đạo luật AI) của EU, ngày càng có nhiều trường hợp AI có nguy cơ cao phải nộp thẻ mẫu như một nghĩa vụ pháp lý. Một cạm bẫy phổ biến trong hoạt động thực tế là vấn đề “mô tả hình thức”; tài liệu chỉ liệt kê các chỉ số nhưng không mô tả kịch bản rủi ro thực tế có thể bị người kiểm tra từ chối. Trong lĩnh vực này, hầu hết các công ty đều sử dụng các mẫu miễn phí của HuggingFace Hub làm điểm bắt đầu, nhưng nếu bạn thêm đánh giá của luật sư và cán bộ đạo đức cho doanh nghiệp, chi phí có thể lên tới hàng trăm nghìn yên Nhật cho mỗi trường hợp. Trong số các công cụ AI tổng hợp có trong ReviewAI, thẻ mô hình từ OpenAI, Anthropic và Google đã được công khai và có thể được sử dụng làm thông tin chính cho các nghiên cứu so sánh.