人类行为偏好数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：行为偏好, AI伦理, 社会动态, 人类反馈, 实验研究
数据概述：
本数据集由Anthropic Labs研究团队通过Human-in-the-Loop方法收集，包含来自众包工作者对不同提示的回答，旨在探索“ helpfulness（帮助性）”与“ harmlessness（无害性）”之间的细微差别。数据集分为训练集和测试集，每条数据记录包含两个字段：“ chosen”（被选择的选项）和“ rejected”（被拒绝的选项）。这些字段反映了参与者在面对特定提示时的选择偏好。值得注意的是，某些记录中可能只有一个字段有值，另一个字段为空。
数据用途概述：
该数据集适用于研究人类在面对“帮助性”与“无害性”问题时的行为偏好，以及不同群体（如性别、年龄、文化背景等）之间的差异。研究者可利用此数据集分析人类对行为偏好的认知模式，完善AI模型的设计与优化，使其更符合人类的价值观与伦理标准。此外，数据集还为理解社会动态与人机交互提供了重要的研究素材。
