Sesgo del modelo
Este tipo de sesgo se produce cuando el algoritmo de la IAG no está diseñado para mitigar los sesgos presentes en los datos.
Por ejemplo, imagina una IAG que solo memoriza fragmentos de textos y los replica de la misma forma que se encuentran en la fuente original, si esta información contiene un sesgo, ese solo se duplicaría.
Este tipo de sesgos ocurre cuando la programación de una IAG no es lo suficientemente robusta para identificar y corregir los sesgos en los datos de entrenamiento.
Por ejemplo, imagina una IAG que solo memoriza fragmentos de textos y los replica de la misma forma que se encuentran en la fuente original, si esta información contiene un sesgo, ese solo se duplicaría.
Este tipo de sesgos ocurre cuando la programación de una IAG no es lo suficientemente robusta para identificar y corregir los sesgos en los datos de entrenamiento.
Sesgo del modelo. Cómo evitarlo
Sé crítico: asume que las respuestas de la IAG siempre es imprecisa e imparcial, se certifica con las respuestas que se generan y evalúa con base en tu criterio si la respuesta contiene algún tipo de sesgo. De ser así, reformula tu sentencia o bien realiza tu investigación utilizando otra fuente de información.
Proporciona retroalimentación que contengan sesgos de información para que el modelo de IAG aprenda a identificar y prevenir los sesgos.
Proporciona retroalimentación que contengan sesgos de información para que el modelo de IAG aprenda a identificar y prevenir los sesgos.