Какой метод, применяемый на этапе постобработки жизненного цикла машинного обучения, может помочь уменьшить предвзятость и токсичные результаты в генеративных системах ИИ?

Human-in-the-loop (HITL) — это метод постобработки, который включает человека в процесс принятия решений ИИ для проверки, корректировки и улучшения результатов. В контексте генеративных систем ИИ это позволяет людям выявлять и исправлять предвзятые или токсичные результаты, которые модель могла сгенерировать, тем самым уменьшая нежелательные выходные данные и улучшая качество и этичность системы. Data augmentation (дополнение данных) и Feature engineering (разработка признаков) — это методы предварительной обработки, используемые для улучшения обучающих данных или представления признаков модели, а не для непосредственного устранения предвзятости в выходных данных после генерации. Adversarial training (состязательное обучение) — это метод обучения, который повышает устойчивость модели, но не является методом постобработки, специально предназначенным для проверки и исправления предвзятости или токсичности человеком после генерации.