AIは、データが本当に現実的か虚偽かを識別できません。トレーニングデータに事実上または偏ったエラーがある場合、INEは、生成言語モデルについて話している場合、そのデータを学習し、それらを使用して応答を生成します。もちろん、トレーニングデータには矛盾したデータがあるか、意見の不均衡がある可能性があります。そして、AIの結果はやや予測できません。そのため、AIモデルがトレーニングされた場合、トレーニングデータの質を監督および保証する人的要因が基本的です。
Realmente la IA no logra discernir si los datos son realmente reales o falsos. Si en los datos de entrenamiento existen errores factuales o sesgos, inevitablemente la IA aprenderá esos datos y los utilizará para generar respuesta, si estamos hablando de un modelo de lenguaje generativo. Claro está, en los datos de entrenamiento puede haber datos contradictorios o puede existir un desbalance de opiniones. Y el resultado de la IA será un tanto impredecible. Es por eso que, cuando se entrenan modelos de IA, el factor humano para supervisar y garantizar la calidad de los datos de entrenamiento es fundamental.