تخضع نماذج اللغة الذكية مثل جي بي تي وشات جي بي تي لتدريب على مجموعات بيانات ضخمة، والتي غالبًا ما تحتوي على تحيزات موجودة في البيانات. أولئك الذين يشتغلون في هندسة الأوامر لديهم مسؤولية تقليل هذه التحيزات. يمكن توظيف الاستراتيجيات التالية لمعالجة التحيزات وإدارتها:

‍

- فهم التحيزات في نماذج اللغة الذكية: التعرف على التحيزات الشائعة المحددة في نماذج اللغة الذكية، مثل تلك المتعلقة بالجنس والعرق والثقافة، يمكن أن يمكّن من التعرف عليها بشكل أفضل وحلها في الأوامر.

‍

- تقنيات تقليل التحيز: استخدام تقنيات تقليل التحيز أثناء صياغة الأوامر، مثل دمج عوارض ضد المثال أو استخدام لغة محايدة، يساعد في التقليل من تأثير التحيزات على ردود الفعل للنموذج.

‍

- رصد وقياس التحيزات: تطوير تقنيات لقياس التحيزات في المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ومراقبة نتائج الأوامر لضمان عدم التحيز والعدالة. تحسين الأوامر بانتظام يساعد في تقليل التحيزات وتعزيز النزاهة مع مرور الوقت.

‍

- التعاون مع فرق متنوعة: التعاون مع أفراد من خلفيات متنوعة يساعد في تحديد التحيزات المحتملة وصياغة أوامر أكثر شمولًا. يضمن التعاون مع فرق متنوعة مجموعة أوسع من وجهات النظر عند تطوير الأوامر.

‍