模型的伦理和偏见（Ethics and Bias）是指模型在训练和应用过程中可能存在的伦理问题和偏见。这些问题包括但不限于性别、种族、年龄等方面的歧视性偏差，以及隐私保护、数据使用合法性等伦理考量。解决这些问题对于构建公平、透明和负责任的人工智能系统至关重要。
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