チャットGPTは偏った応答を提供するように訓練されていると思いますか？
CHATGPTなどのAIモデルが、さらされたトレーニングデータの結果として偏った出力を生成することが可能です。たとえば、トレーニングデータにバイアスまたは差別的な視点が含まれている場合、モデルは同様の出力を学習して生成する場合があります。これを緩和するために、トレーニングデータが多様で包括的であることが重要であり、バイアスを積極的に特定して修正することが重要です。たとえば、Openaiは、モデルに偏った情報を含めることを防ぐための措置を講じていますが、これらのモデルの出力を継続的に監視して、公正で公平であることを確認することが依然として重要です。