最近几年来，自然语言生成技术获得了使人惊叹的发展， 生成的文本可以用于各种用处，例如自动翻译、聊天机器人、自动生成摘要等等。 但是，这类技术也带来了一些困难。本篇文章将探讨一个关键问题：怎么解决生成语言中的偏见和敏感问题？

从最基本的开始，偏见是如何存在的？任何用机器学习生成的语言都反应出其输入信息中的偏见。当机器学习模型得到训练时，它在大量文本样本中搜索对应的模式并尝试构建新的句子。但是，如果输入的训练样本中包括种族轻视、性别轻视等不公平的内容，那末机器学习模型将学习这些偏见并将其表现在生成内容中。

那末，解决这些偏见的问题是怎样来解决呢？

一种最简单的方法是使用多样化的数据来训练机器学习模型，其中包括各种文化、种族、性别、出身等等的人群。 这类多元化可以提供更广泛的信息来源，从而减少呆板印象和轻视的出现。

还可以采取一些针对偏见问题的技术，例如，向模型中加入轻视性对话的修正例子，以便创造更平衡的数据散布。或使用散布式表征来避免特定目标的偏差。

不幸的是，即便是像使用这些修复技术，其实不意味着可以解决所有的问题。除此以外，敏感信息也是一个重要问题。聊天机器人、文本自动生成等利用中，他们自行生成的内容有时会包括敏感信息，例如性别、年龄、个人身份等。这些信息可能会泄漏用户信息并致使用户信息的滥用。

那末，怎么解决敏感信息问题呢？

针对保护敏感信息，一种常见的方法是使用脱敏技术。例如，对基于用户语言生成模型的利用，首先可以对用户的输入进行字符替换或删除来去除敏感信息，或对这类信息进行打码或进行信息加密，从而保护用户的敏感信息。

也能够通过审核机制来保护用户的敏感信息。例如，机器学习算法可以利用审核程序来监测生成文本并过滤含有敏感信息的文本。

在发展自然语言生成技术的同时，生成文本所带来的偏见和敏感问题也需要得到充分的重视。应当采取多种机制，采取多种保护敏感信息和消除偏见的措施，来提高生成文本的质量和利用范围。

在今后，对自然语言生成技术的利用和框架，我们更应当把重点放在如何减少模型中的偏见和如何保护用户的敏感信息上。