Anjeun mawa perhatian valid. Sedengkeun modél basa badag kawas ChatGPT anu incredibly kuat jeung mangpaat, aranjeunna ogé bisa amplify biases jeung prasangka hadir dina data nu aranjeunna dilatih dina. Ieu mangrupakeun perhatian nu dibagikeun ku loba peneliti jeung praktisi dina widang AI. Aya sababaraha remedies mungkin nu bisa dipaké pikeun ngungkulan masalah ieu. Hiji pendekatan nyaeta ngagunakeun data latihan leuwih rupa-rupa jeung wawakil. Ieu bisa dihontal ku mastikeun yén data latihan nu dikumpulkeun ti rentang lega sumber, sarta yén éta téh diurus taliti pikeun nyingkahan nguatkeun biases aya. pendekatan sejenna nyaéta pikeun nerapkeun téhnik mitigasi bias salila prosés latihan. Ieu bisa kaasup métode kayaning debiasing algoritma, latihan adversarial, atawa constraints nu mantuan pikeun ngurangan dampak biased data dina kinerja model. Tambihan aranjeunna, transparansi data jeung ukuran tanggung jawab nu bisa
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence