为了确保ChatGPT的预测结果不会被偏差影响，可以考虑以下几个方面：
1. 数据预处理
在使用ChatGPT进行预测之前，需要将其训练所需的数据进行预处理。在这个过程中，需要注意的是要确保数据能够尽可能地代表真实世界的情况，避免数据的样本不足或训练集与测试集之间存在较大的差异性。此外，在进行数据预处理时，还需要注意去除数据中的噪声或异常值，以避免对模型预测结果的干扰。
2. 模型选择
选择合适的模型对于预测结果的准确性有很大的影响。在选择模型时，需要根据实际情况进行分析和评估。对于ChatGPT模型，我们需要根据自己的需求和应用场景进行选择，具体来说，我们需要对模型的语言模型的预训练时间长度，以及模型的结构、参数等进行评估和选择。
3. 模型训练
在进行模型训练时，需要合理设置训练的参数，并根据实际情况选择更适合的优化算法。仔细进行模型训练，确保训练过程的稳定性和正确性，这样可以更好地避免模型在预测中出现偏差。
4. 数据再平衡
数据的偏差也是导致偏差的原因之一，我们应该对采集到的数据进行再平衡，确保数据样本的均衡。再平衡可以采用一些常用的技术，例如在数据集中增加一些缺失的数据，或通过SMOTE等过采样技术增加数据中的少数类别数据。
5. 统计分析
在模型的预测结果中，我们还可以加入统计分析模型来更好的查找偏差问题，通过统计分析，我们可以检测出模型所存在的偏差问题，从而在后续的模型训练和数据清洗过程中进行改善。
综上所述，为确保ChatGPT的预测结果不会被偏差影响，我们需要进行全方位的部署，从数据预处理到统计分析等各方面进行严格的管控，这样才能保障出有功效的预测结果。