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• 准确性和信任：有偏见的算法也会导致不准确的结果。如果生成式人工智能系统接受反映历史偏见的数据训练，它将在其输出中延续这些偏见。这可能会导致不可靠的结果，并导致对整个生成式人工智能的信任丧失。这是一个比喻：想象一个法官总是对穿某种颜色衬衫的人判处更严厉的刑罚。这位法官的决定是不公平和不准确的。如果不解决生成式人工智能算法的偏见，它们也会陷入同样的陷阱。通过考虑和减轻生成式人工智能中的偏见，我们可以确保这些强大的工具公平有效地用于每个人。您可能想阅读这篇关于文化偏见和人工智能的发人深省的文章。人工智能和美国微笑。人工智能如何通过……歪曲文化 | 作者：jenka | Medium
生成式人工智能和批判性思维
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