한 회계 법인이 LLM 기반 문서 처리 시스템을 배포하면서 책임감 있는 AI 관행을 따르려고 합니다. 개발 및 배포 중에 이 회사가 취해야 할 두 가지 조치는 무엇입니까? (두 가지 선택)

책임감 있는 AI 관행은 공정하고 편향되지 않은 시스템을 보장하는 데 중점을 둡니다. 모델 평가에 공정성 지표를 포함하면 시스템이 다양한 그룹에 대해 공정하게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 훈련 데이터를 수정하여 편향을 완화하는 것은 모델이 학습하는 정보의 불균형이나 편향을 줄여 더 공정한 결과를 도출하는 데 필수적입니다. 모델의 temperature 파라미터를 조정하는 것은 모델의 창의성이나 예측의 다양성에 영향을 미치지만, 책임감 있는 AI 관행의 핵심인 공정성이나 편향 완화와는 직접적인 관련이 적습니다. 훈련 데이터에 과적합되는 것을 방지하는 것은 모델의 일반화 성능을 높이는 데 중요하지만, 책임감 있는 AI의 주요 초점인 공정성이나 편향과는 다릅니다. 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하는 것은 LLM의 출력을 특정 작업에 맞게 최적화하는 방법이지만, 근본적인 모델 편향이나 공정성 문제를 해결하지는 않습니다.