نقش حیاتی کیفیت دادهها در پروژه های هوش مصنوعی تجاری

تخصص انسانی غیرقابل جایگزین است اما هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر نحوه عملکرد سازمان ها است و پروژه های هوش مصنوعی تجاری در خط مقدم این تغییر قرار دارند. یکی از مهمترین عوامل برای موفقیت پروژه های تجاری هوش مصنوعی و ML، کیفیت داده است. کیفیت دادهها به ویژه در عصر هوش مصنوعی مولد و مدل های زبان بزرگ بسیار مهم است. پیشنهادات مشابه ChatGPT برای ارائه نتایج دقیق و اجتناب از برخی از نتایج منفی که به طور گسترده در اخبار گزارش شده اند، به کیفیت داده قوی نیاز دارند.

دادههای با کیفیت پایین می تواند منجر به نتیجه گیری های گمراه کننده، پیش بینی های نادرست شوند و در نهایت به کارایی پروژه به عنوان یک کل آسیب برساند. بنابراین، داده‌های با کیفیت بالا برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی، و همچنین برای ایجاد بینش و پیش‌بینی دقیق و قابل اعتماد ضروری است. اطمینان از کیفیت دادهها شامل چندین جنبه از جمله دقت، سازگاری و کامل بودن است. با اولویت‌بندی کیفیت داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند پتانسیل کامل فناوری‌های هوش مصنوعی و ML را باز کنند که منجر به تصمیم‌گیری بهتر و بهبود عملکرد می‌شود.

دادهها را می توان با دنبال کردن چند مرحله بهبود بخشید:

پاکسازی دادهها برای شناسایی و تصحیح دادههای نادرست

استاندارد سازی برای توسعه الگوهای مشترک برای جمع آوری دادهها از منابع متعدد

باید از اتوماسیون برای کشف بی‌نظمی در داده‌های دریافتی قبل از تبدیل شدن به مشکل استفاده کرد

همکاری با ذینفعان مختلف از بخش‌های مختلف برای ارائه اطلاعات در مورد نوع اطلاعات مورد نیاز و همچنین تأیید کامل بودن و صحت آن ضروری است.

تخصص انسانی در معادله هوش مصنوعی نقش اساسی دارد

با پیشرفت فناوری، نقش انسان‌های دارای تخصص مبتنی بر دانش در توسعه، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود. دانش و اطلاعات انسانی برای اطمینان از دقیق، کارآمد و مؤثر بودن فناوری‌های هوش مصنوعی ضروری است. اینجاست که جنبه «انسان در حلقه» مطرح می‌شود و تضمین می‌کند که انسان‌ها با مدل‌ها و الگوریتم‌های ML برای دستیابی به نتایج بهینه همکاری می‌کنند.

انسان در حلقه (HITL)

به فرآیندی اشاره دارد که در آن انسان ها در تصمیم گیری، اعتبار سنجی و نظارت بر مدل های ML نقش دارند. به عبارت ساده تر، به این معنی است که همیشه در طول یک کار خودکار یا پروژه مبتنی بر هوش مصنوعی، نظارت انسانی وجود دارد. در حالی که ماشین ها می توانند حجم وسیعی از اطلاعات را به سرعت پردازش کنند، فاقد زمینه و شهودی هستند که انسان ها برای تصمیم گیری به ارمغان می آورند. با ترکیب دانش انسانی در سیستم‌های هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند دقت را بهبود بخشند و به نتایج بهتری دست یابند. طبق نظرسنجی MLOps iMerit حدود 95% از پاسخ دهندگان، موافق بودند که هوش انسانی کلید تلاش آنها است.

الزامات حاشیه نویسی که نیاز به تخصص و مداخله انسانی را افزایش می دهد

همانطور که صنایع در تلاش برای خودکارسازی عملیات خود هستند. تقاضا برای حاشیه نویسی دادههای قابل اعتماد افزایش می یابد. حاشیه نویسی داده ها فرآیند برچسب گذاری یا علامت گذاری دادهها است. تا ماشین ها بتوانند آن را به راحتی درک کنند. ممکن است ساده به نظر برسد، اما مستلزم سطح فوق العاده ای از دانش و توجه به جزئیات است. علاوه بر این، طبق گزارش MLOps iMerit که اخیرا منتشر شد. 82% از دانشمندان، معتقدند که الزامات حاشیه نویسی داده پیچیده تر از حد معمول شده است.

در حالی که پیشرفت‌ها در فناوری‌های حاشیه نویسی خودکار احتمالاً به آینده حاشیه‌نویسی داده‌ها کمک می‌کند، تخصص انسانی همچنان ضروری خواهد بود. این نه تنها به دلیل نیاز به تضمین کیفیت، رسیدگی به عدم قطعیت و پیچیدگی، و رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی است، بلکه به دلیل دانش منحصر به فردی است که فقط انسان‌ها می‌توانند ارائه کنند.

هوش مصنوعی تجاری کلیدی برای حل موارد غیرمتمرکز با تخصص انسانی

هوش مصنوعی تجاری به طور مداوم در حال تحول است و کاربردهای آن در صنایع مختلف در حال گسترش است. هدف این است که از فناوری‌های هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرآیندها، کشف بینش از داده‌ها، بهبود تصمیم‌گیری، ارتقای تجربیات مشتری و ایجاد نوآوری و رشد در مشاغل و صنایع استفاده کنیم.

در حالی که فناوری هوش مصنوعی به طور قابل توجهی پیشرفت کرده است و قادر است طیف گسترده ای از وظایف را به طور مستقل انجام دهد، اغلب از راهنمایی و تخصص انسانی برای دستیابی به نتایج مطلوب بهره می برد.

چند نمونه از نیاز به مهارت های انسانی در هوش مصنوعی تجاری

مراقبت‌های بهداشتی:

مواقعی وجود دارد که برنامه‌های هوش مصنوعی اسکن تصاویر (MRI) ممکن است علائم بیماری جدی مانند تومورها را شناسایی نکنند. و مدل ممکن است بگوید همه چیز خوب است. پس به یک متخصص انسانی برای رفع مشکلات احتمالی نیاز است.

امور مالی:

هوش مصنوعی برای شناسایی تراکنش‌های غیرمعمول و شناسایی تقلب‌های احتمالی، تضمین امنیت و یکپارچگی سیستم‌های مالی استفاده می‌شود. با این حال، در حالی که ماشین‌ها می‌توانند الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند، ممکن است قادر به شناسایی رفتار مشکوک بدون ورودی متخصص نباشند. بانک‌ها با بهره‌گیری از دانش بازرسان باتجربه تقلب در کنار الگوریتم‌های پیشرفته ML، می‌توانند بهتر از خود در برابر فعالیت‌های کلاهبرداری محافظت کنند.

ساخت:

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند ناهنجاری‌ها را در فرآیندهای تولید یا عملکرد تجهیزات شناسایی کنند. و به کسب‌وکارها امکان می‌دهند کارایی را بهینه کنند و زمان خرابی را کاهش دهند. هوش مصنوعی می تواند عیوب محصولات را بر اساس معیارهای از پیش تعیین شده تشخیص دهد. اما یک متخصص انسانی می تواند با شناسایی نقص هایی که ممکن است توسط الگوریتم در نظر گرفته یا پیش بینی نشده است، تشخیص بهتری داشته باشد.

کلام آخر

این فناوری‌ها در نحوه عملکرد کسب‌وکارها متحول می‌شوند و زندگی ما را به شیوه‌هایی که هرگز فکرش را نمی‌کردیم تحت تأثیر قرار می‌دهند. هوش مصنوعی و ML قبلاً تأثیر قابل‌توجهی بر صنایع مختلف گذاشته‌اند. و راه را برای فرآیندهای کارآمدتر، قابلیت‌های تصمیم‌گیری بهتر، کاهش هزینه‌ها و بهبود تجربیات ذینفعان هموار کرده‌اند. همانطور که دیدیم، هوش مصنوعی و ML نویدهای زیادی دارند و ظرفیت تغییر صنایع را به طرق مختلف دارند. با این حال، به همان اندازه که این فناوری‌ها امیدوارکننده هستند، هنوز کامل نیستند.

در حالی که AI و ML ممکن است به عنوان یک راه حل جهانی برای کسب و کارهایی که به دنبال بهینه سازی فرآیند و مزیت رقابتی هستند ظاهر شوند. مهم است که بدانیم تخصص انسانی غیر قابل جایگزین است. با ترکیب نقاط قوت انسان و ماشین، کسب‌وکارها می‌توانند. از پتانسیل واقعی این فناوری‌ها استفاده کنند و در عین حال اطمینان حاصل کنند که با اهداف خود همسو می‌شوند.