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迈向数字福祉：使用生成AI检测和减轻社交网络中的偏见
这项研究回答了以下问题：机器学习和人工智能如何帮助我们进行偏见？数字福祉的帖子：使用生成的AI检测和减轻社交网络中的偏见，首先是迈向数据科学的。
来源:走向数据科学人工智能（AI）主导着当今的头条新闻 - 有一天被视为突破，警告下一个威胁。然而，大部分辩论发生在一个泡沫中，专注于抽象的希望和恐惧，而不是具体的解决方案。同时，经常被忽视的一个紧急挑战是在线社区中心理健康问题的兴起，在线社区中，有偏见或敌对的交流ERODE TRODE和心理安全性。本文介绍了针对该问题的AI的实际应用：一种旨在检测和减轻用户生成内容偏见的机器学习管道。该系统将分类的深度学习模型与生成的大语言模型（LLM）结合在一起，以制作上下文敏感的响应。经过超过200万个reddit和Twitter评论的培训，它实现了高精度（F1 = 0.99），并通过虚拟主持人角色构成了量身定制的节制消息。这项工作与AI周围的大部分炒作一样，表明了一个有形的可部署工具，可部署，支持数字福祉。它显示了AI不仅可以服务于业务效率或利润，还可以在人们在线连接的地方创建更公平，更具包容性的空间。在接下来的内容中，我概述了管道，其性能以及对在线社区和数字福祉的更广泛影响。对于有兴趣更深入地探索研究的读者，包括有关代码领域的海报演示视频和全长研究报告，可以在GitHub上获得资源。 [1]
使用生成人工智能来解决社交网络中的偏见的机器学习管道对社会的精神健康具有价值。越来越多的人与计算机的互动是信任大型语言模型在推理对话中提供的答案。
方法
步骤1。数据收集和准备
在早期数据准备阶段解决数据泄漏和模型过度拟合问题很重要。