Uma instituição financeira está desenvolvendo uma solução de IA generativa para oferecer descontos a novos solicitantes e deseja minimizar o viés que poderia afetar negativamente alguns clientes. Quais ações ela deve tomar? (Escolha duas.)

Detectar desequilíbrios ou disparidades nos dados é crucial para minimizar o viés, pois o viés nos dados de treinamento pode levar o modelo a reproduzir e amplificar preconceitos existentes, afetando negativamente certos grupos de clientes. Avaliar o comportamento do modelo para transparência permite identificar e mitigar vieses que podem surgir durante a inferência, garantindo que as decisões do modelo sejam justas e explicáveis. Garantir que o modelo seja executado com frequência e que o tempo de inferência esteja dentro dos limites aceitos são importantes para a operacionalização e desempenho, mas não abordam diretamente a minimização do viés. Usar a métrica ROUGE é para avaliação de modelos de sumarização ou geração de texto e não se aplica diretamente à minimização de viés em um contexto de concessão de descontos, nem garante 100% de precisão, que é um objetivo irrealista em IA.