- 世界中のウェブはつながりを促進し、ビジネスの成長を加速させ、数世紀にわたる知識を手の届くところに置いています。
- ウェブは悪意のある言語や有害なコンテンツの温床となる一方、それらは多くの今日の基本モデルのトレーニングに使用されるインターネットデータ全体に流れ込んでいます。
- オフェンシブな言語の浸透は、これらのAIモデルの整合性と利用性を脅かしています。
- オフェンシブなコンテンツの処理と除去は、AIモデルが安全で包括的かつ偏見のないものとなることを中心にしています。
- HAPフィルタリングは、ヘイトスピーチ、虐待的な言語、卑猥な言葉を検出して削除するシステムです。
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この記事は、AIモデルのトレーニングデータや出力テキストからオフェンシブなコンテンツを取り除く重要性について述べています。HAPフィルタリングは、AIモデルが安全で偏見のない経験を提供するために中心的な役割を果たしています。AIの信頼性は非常に重要であり、HAPフィルタリングはそのための一つの解決策として注目されています。IBMは、高速で効率的なHAPフィルタリングモデルを開発し、AIエコシステムの信頼性を高める取り組みを進めています。
元記事: https://www.ibm.com/think/insights/hap-filtering