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认知偏差 - 这些是影响个人判断和决策的无意识思维错误。这些偏见可能会通过设计者在不知情的情况下将它们引入模型或包含这些偏见的训练数据集渗透到机器学习算法中。缺乏完整的数据 - 如果数据不完整，它可能不具有代表性，因此可能包含偏见。由于人工智能中的“黑箱效应”，也很难找出导致偏差输出的因素。
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