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教育数据隐私保护与生成式人工智能的伦理困境
说明
生成式人工智能的学习模型往往依赖于大量的历史数据，而这些数据本身可能存在偏见。若模型训练数据中包含性别、种族、地域等偏见，那么生成式人工智能在教育中的应用可能会放大这些偏见，导致不公平的教育资源分配。例如，某些群体可能因历史上数据不足或偏见的原因，得到的教育推荐不如其他群体公平，进一步加剧了社会不平等。
生成式人工智能依赖于大数据来实现个性化推荐和定制化学习计划。学生和家长往往对这些数据的使用过程缺乏足够的透明度。数据的收集和分析背后存在着复杂的算法和模型，而这些过程对用户来说是黑箱操作。教育数
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