Rethinking AI Data Splitting: Beyond Train-Test

本文以Facebook机器学习工程师的真实经历为引，探讨传统train-test split方法在处理敏感AI任务时的局限性。通过分析文化差异（如德国与津巴布韦的审查规则）和数据标注挑战，文章揭示了数据分割对模型公平性和准确性的关键影响。结合代码实例，作者呼吁重新评估数据分割策略，以构建更鲁棒的AI系统，为AI领域提供有价值的行业洞察和伦理思考。