Проблемы и решения в области искусственного интеллекта

Значение качественных данных для ИИ

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) зависит от наличия и качества обучающих данных. Модели, работающие с текстом, речью и видео, требуют разнообразных наборов данных. Однако недостаток прозрачности в происхождении данных создает серьезные проблемы.

Этические и юридические вызовы

Использование данных с географическими и языковыми искажениями, а также с неясными лицензиями приводит к этическим и юридическим сложностям. Понимание источников данных необходимо для создания ответственных технологий ИИ.

Проблемы с представлением данных

Современные наборы данных часто зависят от нескольких веб-ресурсов, таких как YouTube и Wikipedia. Это приводит к недостаточному представлению языков и регионов. Более 80% популярных наборов данных имеют неясные лицензии.

Необходимость системного подхода

Текущие попытки решить эти проблемы сосредоточены на узких аспектах, таких как удаление вредного контента. Необходим комплексный подход к оценке наборов данных, учитывающий все модальности, включая речь и видео.

Аудит наборов данных

Исследователи провели крупнейший аудит мультимодальных наборов данных, охватывающий почти 4,000 публичных наборов. Это исследование выявило, что большинство данных поступает с веб-ресурсов и социальных медиа, а также растет доля синтетических источников.

Ключевые выводы

• Более 70% наборов данных по речи и видео происходят с платформ, таких как YouTube.
• Только 33% наборов данных имеют явные некоммерческие лицензии.
• Североамериканские и европейские организации доминируют в создании наборов данных.
• Синтетические наборы данных, такие как GPT-4, становятся все более популярными.

Рекомендации для компаний

Чтобы ваша компания могла развиваться с помощью ИИ, выполните следующие шаги:

• Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Получите помощь по внедрению ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Заключение

Аудит подчеркивает важность прозрачности и равного представительства в данных для создания ответственных систем ИИ. Это призыв к действию для всех участников, чтобы решить структурные проблемы в экосистеме данных ИИ.