是的，数据增强可能会在机器学习模型中引入偏差。数据增强涉及修改或生成新的训练样本，以提高模型的泛化能力。虽然它通常用于解决数据稀缺或不平衡问题，但如果应用不当，这些技术本身可能会无意中加强或产生偏差。例如，过度采样某些特征或低估其他特征的增强可能会扭曲模型对数据分布的理解，从而导致有偏差的预测。
一个常见的例子是图像分类。假设一个车辆数据集主要包含从正面拍摄的汽车。如果开发人员应用基于旋转的增强来生成侧视图，但这样做不一致（例如，仅适用于卡车），则模型可能会学习到“卡车通常从侧面看到”，而汽车则不是。当模型遇到从侧面看到的真实世界的汽车图像时，这可能会导致不正确的分类。同样，在文本数据中，同义词替换可能会无意中以强化刻板印象的方式交换单词（例如，将“护士”替换为“女护士”，但不为“医生”做同样的事情），从而放大了下游任务（如职业分类）中的性别偏见。
为了减轻增强带来的偏差，开发人员应该审查他们的增强策略。例如，确保转换在各个类或人口群体中均匀应用。数据集平衡检查、公平性指标或对抗性测试等工具可以帮助识别意外模式。例如，在自然语言处理中，在文本增强期间替换所有性别代词（例如，随机交换“他”和“她”）可以减少性别偏见。通过优先考虑具有代表性和平衡性的转换，开发人员可以最大限度地降低通过增强引入偏差的风险。