合成資料放大既有偏誤

當組織為擴充資料量而大量使用生成資料訓練新版模型時；系統因數次迭代後，模型對邊緣案例的處理能力明顯下降，輸出趨於同質，且原本已改善的偏誤重新出現，追查後發現源自生成資料的分佈窄化，除引發相關利害關係人權益損害外，亦將造成企業合規與營運商譽代價。