Realmente la IA no logra discernir si los datos son realmente reales o falsos. Si en los datos de entrenamiento existen errores factuales o sesgos, inevitablemente la IA aprenderá esos datos y los utilizará para generar respuesta, si estamos hablando de un modelo de lenguaje generativo. Claro está, en los datos de entrenamiento puede haber datos contradictorios o puede existir un desbalance de opiniones. Y el resultado de la IA será un tanto impredecible. Es por eso que, cuando se entrenan modelos de IA, el factor humano para supervisar y garantizar la calidad de los datos de entrenamiento es fundamental.
AI ไม่สามารถแยกแยะได้ว่าข้อมูลนั้นเป็นของจริงหรือของปลอมจริงๆ หากมีข้อผิดพลาดหรืออคติในข้อมูลการฝึกอบรม AI จะเรียนรู้ข้อมูลนั้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้และใช้มันเพื่อสร้างการตอบสนองหากเรากำลังพูดถึงโมเดลภาษาเชิงกำเนิด แน่นอนว่าข้อมูลในการอบรมอาจมีข้อมูลที่ขัดแย้งหรือความคิดเห็นไม่สมดุล และผลลัพธ์ของ AI ค่อนข้างจะคาดเดาไม่ได้ นั่นคือเหตุผลที่เมื่อฝึกอบรมโมเดล AI ปัจจัยมนุษย์ในการตรวจสอบและรับรองคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมจึงเป็นสิ่งสำคัญ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence