随着生成式AI的兴起，人们越来越关注生成器在训练数据中存在的偏见问题，偏见可以对生成的内容产生重大影响，导致不准确、有害甚至歧视性的输出，偏见的来源偏见可以源于训练数据的多方面因素，数据不平衡，训练数据可能在特定特征或群体上不平衡，例如性别、种族或年龄，标签错误，训练数据中的标签可能不准确或包含偏见，这可能导致生成器学习错误的模式，社...。