In some cases biases are desired and expected to be part of the algorithm's response. For example, showing food advertisements in asian countries will likely benefit if the AI was biased to promoting asian cuisine as supposed to western cuisine. Algorithms don't understand biases but they learn them due to the statistical inequality of their representation in the training data. If you want to have biases, then make sure that the data has biased distributions.
 ในบางกรณีอคติเป็นที่ต้องการและคาดว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของการตอบสนองของอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่น การแสดงโฆษณาอาหารในประเทศในเอเชียน่าจะได้รับประโยชน์หาก AI มีอคติในการส่งเสริมอาหารเอเชียเหมือนกับอาหารตะวันตก อัลกอริทึมไม่เข้าใจอคติ แต่พวกเขาเรียนรู้มันเนื่องจากความไม่เท่าเทียมกันทางสถิติของการเป็นตัวแทนในข้อมูลการฝึกอบรม หากคุณต้องการมีอคติ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบเอนเอียง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence