Pikeun nyegah bias tina diwanohkeun dina fase latihan algoritma AI, anjeun tiasa nganggo téknik ieu: Balancing dataset: Paké dataset kasaimbangan kalayan perwakilan sarua kelompok béda, jadi model teu overrepresentasi grup nu mana wae nu husus. Watesan fairness: Ngahijikeun watesan fairness kana fungsi obyéktif modél pikeun ngadorong eta pikeun ngubaran grup béda sarua. Regulasi: Paké téknik regularization pikeun penalize modél pikeun ngabogaan bias tangtu. transparansi algoritma: Pastikeun prosés pembuatan kaputusan algoritma téh transparan sarta bisa dijelaskeun, jadi bias mana wae bisa diidentipikasi sarta ditalungtik. pangawasan manusa: boga pangawasan manusa salila fase latihan pikeun nangkep jeung bias mana wae saméméh maranéhanana jadi rooted dina modél. hasil monitoring kontinyu: terus ngawas kinerja modél jeung meunangkeun data sakumaha perlu pikeun mastikeun eta tetep bener jeung nu teu bener
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence