これらのことは、さまざまな方法でバイアスを導入するだけではないでしょうか？レビュアーによる文化的偏見のように。バイアスを想定し、モデルをデータで探求し、自分のバイアスに留意し、私たちが望むものを増幅し、望まないものをミュートするクエリを使用する方法として使用する方が良いでしょうか？
Wouldn't those things just introduce bias in different ways? Like cultural biases by the reviewers. Would it not be better to assume bias and use models as a way to explore that in the data, being mindful of our own biases and using queries that amplify the ones we want and mute the ones that we don't want?