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Le biais woke de ChatGPT finira par être partout

En considérant que les utilisateurs feront du copier-coller en masse, le biais woke de ChatGPT finira par être partout en quelques années. Les modèles de traitement automatique du langage comme ChatGPT ont un impact sur la création de contenu en ligne. 


L'utilisation de ces modèles pour générer du contenu automatiquement, par copier-coller, peut entraîner une propagation rapide de contenu similaire sur Internet. Cela peut également entraîner une certaine homogénéisation du contenu en ligne, car les utilisateurs pourraient se contenter de copier-coller les résultats produits par le modèle plutôt que de créer eux-mêmes du contenu original. 

Les données d'entraînement d'un modèle peuvent avoir un impact sur les résultats qu'il produit. Si un modèle est entraîné sur des données qui contiennent des stéréotypes ou des préjugés, il est possible que ces caractéristiques se retrouvent dans les résultats produits par le modèle. C'est pourquoi il est important de s'assurer que les données d'entraînement sont diversifiées et exemptes de biais. 

En ce qui concerne le "biais woke", les modèles de traitement automatique du langage ne sont pas programmés pour avoir des opinions ou des préférences politiques. Cependant, il est possible que les données d'entraînement d'un modèle contiennent des opinions ou des préférences politiques, ce qui peut entraîner des résultats qui reflètent ces opinions ou préférences. 

Il est donc important de s'assurer que les données d'entraînement sont diversifiées et exemptes de biais pour éviter de reproduire des opinions ou des préférences politiques dans les résultats produits par le modèle. 

En somme, l'utilisation de modèles de traitement automatique du langage pour générer du contenu automatiquement, par copier-coller, peut entraîner une homogénéisation du contenu en ligne. Il est important de veiller à utiliser ces modèles de manière responsable pour éviter les biais dans les résultats produits et s'assurer que les données d'entraînement sont diversifiées et exemptes de biais.

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