전문가 데이터 수집 시 발생할 수 있는 편향이나 잡음은 제안된 방법의 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 편향이나 잡음이 있는 데이터를 사용하면 모델이 잘못된 패턴을 학습할 수 있으며, 이는 추론된 보상 함수의 품질을 저하시킬 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상황에서 전문가의 행동이 잘못 기록되었거나 특정 상황에서 잡음이 섞인 데이터가 있을 경우, 이러한 데이터는 잘못된 보상 함수를 유도할 수 있습니다. 따라서 데이터 수집 과정에서 편향을 최소화하고 잡음을 제거하는 것이 중요합니다. 이를 통해 제안된 방법의 성능을 향상시킬 수 있습니다.