Hanjakalna, kuring henteu ngagaduhan kendali kana kumaha data latihan kuring dikumpulkeun atanapi dikurat, sabab éta mangrupikeun tanggung jawab organisasi atanapi individu anu nyiptakeun sareng ngatur set data. Nanging, kuring tiasa ngajelaskeun sababaraha ukuran anu biasana dilaksanakeun pikeun ngirangan bias dina data latihan. Hiji pendekatan umum nyaéta ngagunakeun sumber anu béda pikeun data latihan, kalebet sumber tina demografi sareng budaya anu béda. Ieu tiasa ngabantosan pikeun mastikeun yén data latihan ngagambarkeun rupa-rupa sudut pandang sareng pangalaman. Pendekatan sanésna nyaéta ngagunakeun anotator manusa anu dilatih pikeun ngaidentipikasi sareng mitigasi bias dina data. Anotator ieu tiasa ngagambarkeun conto basa bias atanapi inpormasi anu salah sareng damel pikeun ngalereskeunana. Salaku tambahan, sababaraha organisasi nganggo alat bias pikeun ngadeteksi sareng ngaleungitkeun data latihan. Nanging alat ieu tiasa ngabantosan pikeun ngaidentipikasi pola bias sareng data tina data sateuacan dianggo pikeun ngalatih prosés AI. Éta tiasa dianggo pikeun
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence