この問題に対処するためのアプローチはいくつかあります。まず第一に、トレーニングデータそのものからバイアスを取り除く必要があります。これは、データ収集段階から注意深く行われるべきです。偏見のない多様なデータセットを使用することが重要です。
さらに、Fair Mapping手法のようなポストプロセッシング手法を導入してモデル内部でのバイアスを軽減することも有効です。Fair Mappingは、追加パラメーター数を最小限に抑えつつ、学習されたモデル内の言語表現上のバイアスを修正します。また、公平性評価メトリクスやフェアネス評価指標なども活用して、生成されたコンテンツが公平性と多様性を備えているかどうか定量的に評価します。
総合的な方法論としては、「公平性」および「多様性」両方の観点から進化し続ける技術や戦略が不可欠であり、常に新しい手法や枠組みが開発されています。