AIの学習データにおける「利用者の悪意によるバイアス」とは

2つ目の方法は、「機械学習による自動検査」です。 悪意のある表現や情報を検出するためのアルゴリズムを開発し、それを用いて自動的に検査します。 この方法は、人間による目視検査に比べて効率的ですが、誤検出や漏れが発生する可能性があります。 実際には、この2つの方法を組み合わせて、より精度の高い検査を行うことが一般的です。 人間による目視検査では、以下の点に注意して検査を行う必要があります。 データの種類や内容に応じて、検査する項目や基準を明確にする 複数の検査員で検査を行い、誤検出や漏れを防ぐ 検査結果を定期的にレビューし、改善を図る 機械学習による自動検査では、以下の点に注意してアルゴリズムを開発する必要があります。 悪意のある表現や情報を十分に学習させる 誤検出や漏れを起こさないように、適切なパラメータを設定する 検査結果を定期的にレビューし、改善を図る AIの学習データを複数のソースから