AI的(de )性能依赖于其训练(liàn )数据的质量。为了(le )降低算法偏差(chà )与无(wú )意识歧视的风险,AI模型(xíng )必须使用多样化的(de )数据集进行测试,这些数据集应反映真实世界的人口统计特征和客户实际(jì )使用案(àn )例(lì )。这种方(fāng )式有(yǒu )助于组织遵循《通用(yòng )数据保护条例》(GDPR)及各(gè )地区数据保护法规,也能(néng )在终(zhōng )端用(yòng )户中更好地建立(lì )信(xìn )任(rèn )。
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