認知バイアス
訓練データ内に存在する場合、AIの意思決定に影響を与える可能性がある、通常や合理性からの一貫した逸脱のパターン。
人間のバイアス（アンカリング、確認バイアス、利用可能性バイアス）は、データのラベリング、特徴の選択、目的の設定を汚染する可能性があります。認知バイアスを認識するためには、構造化されたデータガバナンスレビュー、盲目的なラベリングプロトコル、多様なラベリングチームが必要です。組織は、データ分布におけるバイアスの発生源だけでなく、人を介したプロセスにおいても監査を行わなければなりません。
調査回答分類器が中立的な感情を否定的と誤ってラベル付けするのは、ラベラーが最近のニュースイベントに影響を受けて中立性を悲観的に過大解釈してしまうためです（利用可能性バイアス）。チームは、この認知バイアスを将来の注釈で軽減するために、ブラインドラベリングを実施し、ラベラーを交代させます。
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