巧借精准的机器学习模型输出，解决预测不平衡与决策偏差问题

过度拟合模型在训练数据上表现极佳，但针对实际数据却无法做出准确预测。 当模型过于复杂或小众，无法理解最有可能源自实际数据的噪声时，通常会发生这种情况。 因此，这种模型很难对新数据进行泛化。

在许多情况下，没有足够的“新数据”供人工智能模型训练。 LLM等一些模型需要大量的训练数据，而数据采集工作并不能总是跟上我们每月看到的社会、政治和经济的快速变化。

当人工智能系统受到已有信念的影响时，就会出现这种偏差。 如果模型构建者无意识地忽略了与他们的认知不一致的数据，那么模型很可能无法找到新的模式，反而会强化原有的信念。

当计算机系统产生歧视性或不公正的带有偏差的结果时，就会出现这种偏差。

当用于训练人工智能系统的数据不能代表应用程序的真实意图时，就会出现这种偏差。 例如，建立一个用于汽车贷款审批的人工智能模型，但只收集收入最高的1%人群的数据。 数据应当像人口一样具有多样性，而不应只是其子集。

标注团队无意识地将自己的偏差注入标注数据中，导致不同群体受到歧视，就会产生这种形式的偏差。

当某些特征组系统性地从用于训练人工智能模型的数据中排除（例如，排除了某些语言的LLM）时，就会出现这种偏差。

当收集数据的语境与应用模型的语境不同时，就会出现这种偏差。 例如，一家英国人工智能公司在为美国市场开发和训练模型时，将英式英语和术语作为其训练数据集的核心。 这可能无法很好地转化为美国的行话、术语，也会存在地区差异。

这是一种常见的偏差类型，即根据导致刻板印象的少数特征对个人进行分组（例如，根据年龄、种族、收入、地点等对数据进行泛化）。