Trong quá trình phát triển ứng dụng NLP, vấn đề "thiên kiến dữ liệu" (data bias) có thể gây ra hậu quả gì?

Giảm độ chính xác của mô hình trên dữ liệu huấn luyện

Tăng tốc độ huấn luyện mô hình

Mô hình có thể đưa ra các dự đoán không công bằng hoặc phân biệt đối xử đối với một số nhóm người nhất định do dữ liệu huấn luyện không đại diện hoặc phản ánh các định kiến xã hội

Mô hình trở nên khó diễn giải hơn