It's possible for AI models like ChatGPT to generate biased outputs as a result of the training data they have been exposed to. For example, if the training data contains biases or discriminatory viewpoints, the model might learn and generate similar outputs. To mitigate this, it's important for the training data to be diverse and inclusive and for biases to be actively identified and corrected. OpenAI, for instance, has taken steps to try to prevent the inclusion of biased information in its models, but it's still important to continually monitor the outputs of these models to ensure they are fair and unbiased.
เป็นไปได้ที่โมเดล AI เช่น ChatGPT จะสร้างเอาต์พุตที่ไม่เอนเอียงอันเป็นผลมาจากข้อมูลการฝึกอบรมที่พวกเขาเปิดเผย ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลการฝึกอบรมมีอคติหรือมุมมองที่เลือกปฏิบัติ โมเดลอาจเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์ที่คล้ายกัน เพื่อบรรเทาปัญหานี้ สิ่งสำคัญคือข้อมูลการฝึกอบรมจะต้องมีความหลากหลายและครอบคลุม และต้องมีการระบุและแก้ไขอคติอย่างจริงจัง ตัวอย่างเช่น OpenAI ได้ดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อพยายามป้องกันไม่ให้มีการรวมข้อมูลเอนเอียงในโมเดลของตน แต่ก็ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดลเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ามีความยุติธรรมและเป็นกลาง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence