公平机器学习算法旨在消除不同群体间的行为差异，但研究发现，在训练数据存在偏差的情况下，同等重视不同规模和分布的群体可能与鲁棒性相冲突。本文评估了多种算法和基准数据集的攻击，分析了公平机器学习的鲁棒性。

大型语言模型（LLM）表现出了令人印象深刻的语言能力，但缺乏真正的理解能力，容易被误导或出错。LLM对于众所周知的话题或事实更加固执，容易被精心制作的错误信息所误导。训练数据的偏差也会影响模型的表现。因此，决定如何处理LLM生成的内容的是人类，而不是人工智能。