«`html
Проблемы и решения в области искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) развивается благодаря качеству и доступности обучающих данных. Современные модели требуют разнообразные наборы данных, включая текст, речь и видео. Однако отсутствие прозрачности в происхождении данных создает серьезные проблемы.
Проблемы с данными
Использование данных, которые имеют географические и языковые искажения, а также недостаточно задокументированы, приводит к этическим и юридическим вызовам. Важно понимать источники данных для создания ответственных технологий ИИ.
Недостатки текущих наборов данных
Современные наборы данных часто зависят от нескольких источников, таких как YouTube и Wikipedia. Это приводит к недостаточному представлению языков и регионов. Более 80% популярных наборов данных имеют неопределенные лицензии.
Аудит наборов данных
Исследователи провели самый крупный аудит мультимодальных наборов данных, изучив почти 4000 публичных наборов, созданных с 1990 по 2024 год. Аудит показал, что большинство данных поступает из веб-источников и социальных сетей.
Ключевые выводы
- Более 70% наборов данных для речи и видео происходят из веб-платформ.
- Только 33% наборов данных имеют явные некоммерческие лицензии.
- Североамериканские и европейские организации создают 93% текстовых данных.
- Искусственные наборы данных, такие как GPT-4, быстро растут.
Рекомендации для компаний
Для успешного внедрения ИИ важно:
- Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Подобрать подходящее решение ИИ и внедрять его постепенно.
Заключение
Аудит выявляет необходимость в более прозрачных и справедливых практиках в области наборов данных. Это призыв к действию для разработчиков и политиков. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
«`
