هزینه بالای داده های کثیف در توسعه هوش مصنوعی

بر کسی پوشیده نیست که هجوم طلای امروزی در توسعه هوش مصنوعی در جریان است. با توجه به شاخص روند کار 2024 توسط مایکروسافت و لینکدین، بیش از 40 درصد از رهبران کسب و کار پیش بینی می کنند که فرآیندهای تجاری خود را به طور کامل از ابتدا با استفاده از هوش مصنوعی (AI) طراحی مجدد کنند. ظرف چند سال آینده. این تغییر لرزه ای فقط یک ارتقای تکنولوژیکی نیست. این یک تحول اساسی در نحوه عملکرد، تصمیم گیری و تعامل کسب و کارها با مشتریان است. این توسعه سریع تقاضا برای داده ها و ابزارهای مدیریت داده شخص اول را افزایش می دهد. با توجه به فارستر، تکان دهنده 92 درصد از رهبران فناوری قصد دارند بودجه مدیریت داده و هوش مصنوعی خود را در سال 2024 افزایش دهند.

در جدیدترین نظرسنجی جهانی مک کینزی در مورد هوش مصنوعی65 درصد از پاسخ دهندگان نشان دادند که سازمان های آنها به طور مرتب از فناوری های هوش مصنوعی مولد استفاده می کنند. در حالی که این پذیرش نشان دهنده یک جهش قابل توجه به جلو است، یک چالش مهم را نیز برجسته می کند: کیفیت داده های تغذیه کننده این سیستم های هوش مصنوعی. در صنعتی که هوش مصنوعی موثر فقط به اندازه داده هایی است که روی آن آموزش داده شده است، به دست آوردن داده های قابل اعتماد و دقیق به طور فزاینده ای سخت می شود.

هزینه بالای داده های بد

داده های بد مشکل جدیدی نیست، اما تاثیر آن در عصر هوش مصنوعی بزرگتر می شود. در سال 2017، مطالعه ای توسط موسسه فناوری ماساچوست (MIT) تخمین زد که داده های بد بین 15 تا 25 درصد از درآمد شرکت ها هزینه دارد. در سال 2021، گارتنر برآورد کرد که هزینه داده ضعیف سازمان ها به طور متوسط ​​12.9 میلیون دلار در سال.

داده‌های کثیف – داده‌هایی که ناقص، نادرست یا متناقض هستند – می‌توانند بر سیستم‌های هوش مصنوعی تأثیر بگذارند. وقتی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های با کیفیت پایین آموزش داده می‌شوند، بینش‌ها و پیش‌بینی‌های حاصل اساساً ناقص هستند. این نه تنها کارایی برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را تضعیف می کند، بلکه خطرات قابل توجهی را برای مشاغلی که برای تصمیم گیری حیاتی به این فناوری ها متکی هستند، به همراه دارد.

این یک سردرد بزرگ برای تیم های علم داده شرکتی ایجاد می کند که مجبور شده اند منابع محدود خود را به طور فزاینده ای روی تمیز کردن و سازماندهی داده ها متمرکز کنند. در اخیر گزارش وضعیت مهندسی انجام شده توسط DBT، 57 درصد از متخصصان علوم داده، کیفیت پایین داده را به عنوان یک مسئله غالب در کار خود ذکر کردند.

پیامدهای مدل های هوش مصنوعی

تأثیر داده‌های بد بر توسعه هوش مصنوعی به سه صورت ظاهر می‌شود:

1. کاهش دقت و قابلیت اطمینان: مدل های هوش مصنوعی بر اساس الگوها و همبستگی های به دست آمده از داده ها رشد می کنند. هنگامی که داده های ورودی آلوده می شوند، مدل ها خروجی های غیر قابل اعتماد تولید می کنند. به طور گسترده به عنوان “توهمات هوش مصنوعی” شناخته می شود. این می تواند منجر به استراتژی های نادرست، شکست محصول و از دست دادن اعتماد مشتری شود.
2. تقویت بایاس: داده های کثیف اغلب حاوی تعصبات که در صورت عدم بررسی، در الگوریتم های هوش مصنوعی گنجانده می شوند. این می تواند منجر به اعمال تبعیض آمیز شود، به ویژه در زمینه های حساس مانند استخدام، وام دادن، و اجرای قانون. به عنوان مثال، اگر یک ابزار استخدام هوش مصنوعی بر روی داده‌های استخدامی سابقه‌ای مغرضانه آموزش دیده باشد، ممکن است به طور ناعادلانه به نفع برخی جمعیت‌شناختی نسبت به دیگران باشد.
3. افزایش هزینه های عملیاتی: سیستم‌های هوش مصنوعی معیوب نیاز به اصلاح و بازآموزی مداوم دارند که زمان و منابع بیشتری را مصرف می‌کند. ممکن است شرکت ها به جای نوآوری و بهبود، خود را در یک چرخه دائمی رفع خطاها بیابند.

Datapocalypse آینده

“ما به سرعت به یک “نقطه اوج” نزدیک می شویم – جایی که محتوای تولید شده توسط انسان بسیار بیشتر از محتوای تولید شده توسط انسان خواهد بود. پیشرفت در هوش مصنوعی ابزارهای جدیدی برای پاکسازی و اعتبارسنجی داده ها فراهم می کند. با این حال، حجم عظیم محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در وب به طور تصاعدی در حال رشد است.

از آنجایی که محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی بیشتر به وب منتقل می شود و این محتوا توسط LLM های آموزش دیده بر روی محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی تولید می شود، ما به آینده ای نگاه می کنیم که در آن داده های شخص اول و مورد اعتماد به کالاهای در معرض خطر و با ارزش تبدیل شوند.

چالش های رقیق سازی داده ها

تکثیر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی چندین چالش عمده در صنعت ایجاد می کند:

• کنترل کیفیت: تمایز بین داده‌های تولید شده توسط انسان و AI به طور فزاینده‌ای دشوار می‌شود و اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را دشوارتر می‌کند.
• نگرانی‌های مربوط به مالکیت معنوی: از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی به طور ناخواسته محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را می‌خراشند و از آن یاد می‌گیرند، سؤالاتی در مورد مالکیت و حقوق مرتبط با داده‌ها مطرح می‌شود که به طور بالقوه منجر به عوارض قانونی می‌شود.
• پیامدهای اخلاقی: عدم شفافیت در مورد منشاء داده ها می تواند منجر به مسائل اخلاقی مانند انتشار اطلاعات نادرست یا تقویت سوگیری ها شود.

داده به عنوان یک سرویس اساسی می شود

به طور فزاینده ای راه حل های Data-as-a-Service (DaaS) برای تکمیل و تقویت داده های شخص اول برای اهداف آموزشی در حال جستجو هستند. ارزش واقعی DaaS این است که خود داده‌ها نرمال‌سازی، پاکسازی و ارزیابی شده‌اند برای موارد استفاده تجاری و وفاداری متفاوت، و همچنین استانداردسازی فرآیندها برای تناسب با سیستمی که داده‌ها را هضم می‌کند. همانطور که این صنعت بالغ می شود، من پیش بینی می کنم که شاهد این استانداردسازی در صنعت داده خواهیم بود. ما در حال حاضر شاهد این فشار برای یکنواختی در بخش رسانه های خرده فروشی هستیم.

همانطور که هوش مصنوعی همچنان در صنایع مختلف نفوذ می کند، اهمیت کیفیت داده ها تنها تشدید می شود. شرکت‌هایی که داده‌های پاک را در اولویت قرار می‌دهند، مزیت رقابتی کسب می‌کنند، در حالی که آن‌هایی که از آن غفلت می‌کنند خیلی سریع عقب می‌مانند.

هزینه بالای داده های کثیف در توسعه هوش مصنوعی یک مسئله مبرم است که نمی توان آن را نادیده گرفت. کیفیت پایین داده ها اساس سیستم های هوش مصنوعی را تضعیف می کند و منجر به بینش های ناقص، افزایش هزینه ها و مشکلات اخلاقی بالقوه می شود. با اتخاذ استراتژی های جامع مدیریت داده ها و پرورش فرهنگی که برای یکپارچگی داده ها ارزش قائل است، سازمان ها می توانند این خطرات را کاهش دهند.

در عصری که داده ها نفت جدید هستند، اطمینان از خلوص آن نه تنها یک ضرورت فنی بلکه یک ضرورت استراتژیک است. کسب‌وکارهایی که امروز روی داده‌های پاک سرمایه‌گذاری می‌کنند، فردا پیشرو در مرز نوآوری خواهند بود.