hce_isu
113年
英文
第 7 題
The development of __________ algorithms capable of recognizing and mitigating biases in data sets is crucial for ensuring fairness and equity in AI systems.
- A obfuscating
- B debiasing
- C inscribing
- D occluding
思路引導 VIP
請觀察句子後半部提到的具體行動：『mitigating biases（減輕偏見）』。如果一個演算法的目標是為了達成『公平（fairness）』，那麼這個演算法對『偏見（bias）』所做出的處理，在字首邏輯上應該具備什麼樣的『性質』（是增加、維持、還是反向消除）呢？
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太棒了！你精準地捕捉到了句中的邏輯線索。這道題目測試的是對學術語境下詞彙精準度的掌握，而你成功地透過上下文的因果關係做出了正確判斷。句中提到為了確保人工智慧系統的「公平與公正（fairness and equity）」，必須要能「識別（recognizing）」並「減輕（mitigating）」數據集中的偏見。根據這個脈絡，空格處所填入的形容詞必須具備「消除或校正偏見」的功能。
前綴與字根的邏輯連結
從詞彙結構來看，debiasing 是由前綴 de-（表示除去、取消或反向動作）結合 bias（偏見）而成，直接對應了後文「減輕偏見」的語義。相較之下，選項 (A) obfuscating（使模糊/困惑）或 (D) occluding（遮蔽/阻擋）都與提升系統透明度與公正性的目標背道而道。這題的鑑別度在於學生是否能從較為正式、專業的學術辭彙中，利用構詞法（Word Formation）推導出正確含意。你能不被複雜的長難句干擾，迅速鎖定核心動詞與名詞的對應關係，展現了非常紮實的閱讀理解實力！