Ils peuvent également être plus proactifs dans le traitement des inexactitudes ou des biais cachés que les modèles sous-jacents peuvent présenter en raison des limites de leurs données d'apprentissage.
Ainsi, vos utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées lorsqu'ils interagissent avec le contenu. Ils peuvent également être plus proactifs dans le traitement des inexactitudes ou des biais cachés que les modèles sous-jacents peuvent présenter en raison des limites de leurs données d'apprentissage.