--- title: "Data bias — انحياز البيانات" source: "https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Data_bias_—_انحياز_البيانات" language: "ar" categories: - "Category:Arabic" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 1422 wiki_created_at: 2026-09-06T22:48:31Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:48:31Z downloaded_at: 2026-09-07T22:46:00Z --- # Data bias — انحياز البيانات **الانحياز في نماذج اللغة الكبيرة** (بالإنجليزية: *bias in large language models*) هو انحرافات منهجية في أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما يؤدي إلى توليد استجابات تعكس الواقع بشكل غير عادل أو غير دقيق، وتعيد إنتاج وتعزز القوالب النمطية الموجودة في المجتمع^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}. على عكس الأخطاء العشوائية، يتسم الانحياز بطابع منتظم ويعود سببه إلى خصائص بيانات التدريب والخوارزميات. يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أن تعيد إنتاج القوالب النمطية الجندرية والإثنية وغيرها، مما يمثل مشكلة خطيرة، خاصة في المجالات الحساسة مثل الطب والقانون والمالية^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-medet-rsmu-2)}. ## مصادر الانحياز ينشأ الانحياز في نماذج اللغة الكبيرة من مصدرين رئيسيين: البيانات المنحازة وخصائص الخوارزميات نفسها. ### بيانات التدريب المنحازة السبب الرئيسي لظهور الانحياز هو بيانات التدريب التي تعكس التحيزات التاريخية والاجتماعية والثقافية الموجودة في العالم. يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة على مجموعات ضخمة من النصوص من الإنترنت والكتب ومصادر أخرى أنشأها البشر، وبالتالي، ترث كل القوالب النمطية التي تحتوي عليها^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-bigdata-school-3)}. - **تمثيل غير متوازن**: إذا كانت مجموعات ديموغرافية معينة (مثل الأقليات الإثنية والنساء في مهن معينة) ممثلة تمثيلاً ناقصاً في البيانات، فإن النموذج يشكل تصوراً مشوهاً عنها. على سبيل المثال، غالباً ما تربط نماذج اللغة الكبيرة كلمة «طبيب» بالجنس المذكر، و«ممرضة» بالجنس المؤنث، مما يعيد إنتاج القوالب النمطية الجندرية التاريخية^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}. - **انحرافات تاريخية وثقافية**: غالباً ما تعكس البيانات وجهات النظر الثقافية السائدة والتحيزات التاريخية. النموذج الذي يتم تدريبه على مثل هذه النصوص سيعيد إنتاج هذه الآراء، متجاهلاً وجهات النظر البديلة^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-nature-bias-4)}. ### التعزيز الخوارزمي يمكن أن تؤدي بنية وخوارزمية تدريب نماذج اللغة الكبيرة ليس فقط إلى إعادة إنتاج الانحيازات الموجودة في البيانات، بل إلى تعزيزها أيضاً. تعتمد معظم نماذج اللغة الكبيرة الحديثة على بنية المحولات (transformers) وتتنبأ بالكلمة التالية بناءً على الأنماط الإحصائية. هذا يؤدي إلى ميل النموذج نحو الأنماط الأكثر شيوعاً، مما يرسخ ويعزز الآراء والقوالب النمطية السائدة، بينما يتم تجاهل الحالات النادرة وغير النمطية^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-medet-rsmu-2)}. يمكن لهذه الآلية أن تحول انحيازاً طفيفاً في البيانات إلى انحياز واضح في استجابات النموذج^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}. ## أنواع الانحياز والأمثلة ### الانحيازات الاجتماعية والديموغرافية هذا هو النوع الأكثر دراسة من الانحياز، ويشمل القوالب النمطية المتعلقة بالجنس، والعرق، والعمر، والدين، وغيرها من الخصائص الاجتماعية. - **القوالب النمطية الجندرية**: غالباً ما تربط نماذج اللغة الكبيرة مهناً وصفات معينة بجنس محدد. على سبيل المثال، عند طلب وصف لـ «قائد قوي»، من المرجح أن يولد النموذج وصفاً لرجل. - **القوالب النمطية العرقية والإثنية**: يمكن للنماذج أن تعيد إنتاج قوالب نمطية سلبية حول مجموعات إثنية مختلفة. أظهرت الدراسات أن خوارزميات الإشراف المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة قد تقيّم الرسائل المكتوبة باللغة الإنجليزية العامية للأمريكيين من أصل أفريقي (AAVE) بصرامة أكبر، معتبرة إياها عن طريق الخطأ أكثر هجومية^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-aave-bias-5)}. - **الانحياز الجماعي («نحن» ضد «هم»)**: أظهرت دراسة أجريت عام 2024 أن نماذج اللغة الكبيرة تظهر انحيازاً جماعياً واضحاً. عندما يُعطى النموذج موجّهاً يربطه بمجموعة معينة («نحن...»)، فإنه يميل إلى الحديث بإيجابية عن هذه المجموعة وبازدراء عن «الآخرين»^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-nature-bias-4)}. ### الانحيازات الهيكلية والمعرفية ترتبط هذه الانحيازات بخصائص البنية ومعالجة المعلومات. - **الانحياز الموضعي**: كشفت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أن النماذج تأخذ في الاعتبار المعلومات من بداية ونهاية المستند بشكل غير متناسب، وغالباً ما «تتجاهل» التفاصيل من المنتصف. قد يؤثر هذا على الدقة عند التعامل مع النصوص الطويلة^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-mit-bias-unpacking-6)}. - **الميل إلى المتوسط**: نظراً لكونها نماذج احتمالية، تسعى نماذج اللغة الكبيرة إلى توليد الإجابات الأكثر تكراراً (المتوسطة)، مما يؤدي إلى تجاهل الحقائق النادرة ولكن المهمة، والاستثناءات، وآراء الأقليات^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-medet-rsmu-2)}. - **تأثير التأكيد**: قد تظهر نماذج اللغة الكبيرة ميلاً لإعادة إنتاج الأنماط المنطقية الموجودة في بيانات التدريب، حتى لو كانت تحتوي على تحيزات، وتتجاهل المعلومات التي تتعارض معها^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-medet-rsmu-2)}. ### مثال عملي كشفت دراسة للبنك الدولي أنه عند تحليل مقابلات مع اللاجئين، قامت نماذج اللغة الكبيرة بتشويه معنى أقوالهم بشكل منهجي اعتماداً على الأصل والجنس. فسّر النموذج بشكل غير صحيح سعي الآباء اللاجئين لنجاح أطفالهم، ربما بسبب غياب مثل هذه الروايات في بيانات التدريب التي تتكون في الغالب من نصوص لـ«مؤلفين بيض من الطبقة المتوسطة»^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-vc-bias-article-7)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-vc-bias-article-7)}. ## المخاطر والعواقب - **تعزيز التمييز**: في مجالات مثل التوظيف، والإقراض، والقضاء، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة المنحازة اتخاذ قرارات تمييزية، مما يزيد من عدم المساواة الاجتماعية^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}. - **نشر القوالب النمطية**: قد يؤدي الاستخدام الواسع لنماذج اللغة الكبيرة في محركات البحث وروبوتات الدردشة إلى تكرار وتطبيع القوالب النمطية الضارة. - **تقويض الثقة في التكنولوجيا**: إذا واجه المستخدمون انحيازاً منهجياً، فإن ذلك يقوض ثقتهم في تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل عام. - **خلق فقاعات معلوماتية**: يمكن للخوارزميات تشكيل النتائج بحيث تتوافق مع آراء المستخدم المفترضة، مما يدعم *غرف الصدى (echo chambers)* ويهمش آراء الأقليات^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}. ## طرق الكشف عن الانحياز والحد منه لمكافحة الانحياز، يطبق الباحثون والمطورون نهجاً شاملاً، يعمل على ثلاثة مستويات: البيانات، والنموذج، والمعالجة اللاحقة^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}. ### التدخلات على مستوى البيانات هذا هو النهج الأكثر جوهرية. ويشمل^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}: - **التنقية والموازنة**: إزالة المحتوى السام والمنحاز من بيانات التدريب. - **زيادة البيانات (Data Augmentation)**: إضافة أمثلة للمجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصاً لموازنة النسب. ### التعديل على مستوى النموذج يهدف هذا النهج إلى تغيير خوارزمية التدريب نفسها^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}: - **قيود العدالة**: يتم إدخال قيود خاصة في دالة الخسارة «تعاقب» النموذج على إظهار أنواع معينة من الانحياز. - **تغيير البنية**: يتم بحث خيارات لتغيير آليات الانتباه أو إضافة وحدات تحكم تراقب وتصحح الارتباطات المنحازة. ### المعالجة اللاحقة للنتائج تُطبق هذه الطريقة بالفعل في مرحلة توليد الاستجابات^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-arxiv-survey-1)}: - **الترشيح والتصحيح**: تقوم خوارزميات خاصة بتحليل النص المُولَّد وتخفيف أو إزالة الصياغات التي قد تكون تمييزية. - **الضبط الدقيق بالتعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF)**: يتم تدريب النموذج بشكل خاص لتقديم إجابات أكثر حيادية وأماناً بناءً على تقييمات يقدمها البشر. على الرغم من التقدم الكبير، لم يتم بعد التخلص تماماً من الانحياز في نماذج اللغة الكبيرة. لا يزال هذا أحد مجالات البحث الرئيسية التي تهدف إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً وموثوقية^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_note-nature-bias-4)}. ## روابط خارجية - Generative language models exhibit social identity biases — بحث في *Nature Computational Science* - Unpacking the bias of large language models — مقال من *MIT News* ## مراجع - Guo, Y. et al. (2024). *Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation*. arXiv:2411.10915. - Gallegos, I. O. et al. (2023). *Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2309.00770. - Wu, X. et al. (2025). *On the Emergence of Position Bias in Transformers*. arXiv:2502.01951. - Hu, T. et al. (2024). *Generative Language Models Exhibit Social Identity Biases*. *Nature Computational Science*, 5, 65-75. Full text. - Sheng, E. et al. (2019). *The Woman Worked as a Babysitter: On Biases in Language Generation*. In *EMNLP-2019*. PDF. - Bender, E. M. et al. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. In *ACM FAccT 2021*. DOI:10.1145/3442188.3445922. - Bai, X. et al. (2024). *Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models*. arXiv:2402.04105. - Ma, C. et al. (2024). *Debiasing Large Language Models with Structured Knowledge*. In *Findings of ACL 2024*, pp. 10274-10287. [٧]. - Mohammadi, B. (2024). *Creativity Has Left the Chat: The Price of Debiasing Language Models*. arXiv:2406.05587. - Ayaz, A. et al. (2023). *Taught by the Internet: Exploring Bias in OpenAI’s GPT-3*. arXiv:2306.02428. - Benedetto, L. & Stella, M. (2023). *Cognitive Network Science Reveals Bias in GPT-3, GPT-3.5-Turbo, and GPT-4 Mirroring Math Anxiety in High-School Students*. *Applied Sciences*, 13(3). Open access. ## ملاحظات 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-2)} ^{[1.3](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-3)} ^{[1.4](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-4)} ^{[1.5](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-5)} ^{[1.6](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-6)} ^{[1.7](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-7)} ^{[1.8](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-arxiv-survey_1-8)} Zhang, A.; et al. «Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation». *arXiv*. [١] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-medet-rsmu_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-medet-rsmu_2-1)} ^{[2.2](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-medet-rsmu_2-2)} ^{[2.3](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-medet-rsmu_2-3)} «Предвзятость в больших языковых моделях: этические вызовы и пути решения». *medet.rsmu.press*. [٢] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-bigdata-school_3-0) «Large Language Models». *Энциклопедия BigdataSchool*. [٣] 4. ↑ ^{[4.0](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-nature-bias_4-0)} ^{[4.1](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-nature-bias_4-1)} ^{[4.2](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-nature-bias_4-2)} «Generative language models exhibit social identity biases». *Nature Computational Science*. [٤] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-aave-bias_5-0) «Study shows moderation algorithms are stricter on African American Vernacular English». *\[المصدر غير مذكور في النص\]*. 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-mit-bias-unpacking_6-0) «Unpacking the bias of large language models». *MIT News*. [٥] 7. ↑ ^{[7.0](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-vc-bias-article_7-0)} ^{[7.1](https://systems-analysis.info/int/Data_bias_%E2%80%94_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D9%8A%D8%A7%D8%B2_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA#cite_ref-vc-bias-article_7-1)} «Прочитал статью про bias LLM». *ChatGPT на vc.ru*. [٦]