Według raportu Grand View Research w latach 2023-2030 uśredniony roczny wzrost wdrożeń mechanizmów sztucznej inteligencji przez firmy ma wynieść 37,3 proc. Przedsiębiorstwa dostrzegają potencjał bazujących na niej rozwiązań – chcą zwiększać swoją produktywność oraz eliminować występowanie ludzkich błędów. Eksperci Progress przypominają jednak, że korzyści te są zależne od jakości danych szkoleniowych, z których korzysta AI. Konieczne zatem są ich odpowiednia kontrola i selekcja, aby sztuczna inteligencja mogła skutecznie wspierać działalność biznesową.
Wszystkie elementy składające się na dane szkoleniowe AI, niezależnie od ich liczby i formy, mają realny wpływ na późniejsze funkcjonowanie bazujących na tej technologii rozwiązań. Jakościowe informacje zwiększają dokładność, wiarygodność i przejrzystość rezultatów ich pracy. Natomiast wprowadzenie do systemu nieodpowiednich danych będzie miało odwrotne skutki. Przykładem tego są duże (LLM) i średnie (MLM) modele językowe, które po zetknięciu z nieetykietowanymi, czyli niesklasyfikowanymi i nieopisanymi treściami, mogą przejąć zawarte w nich uprzedzenia (np. rasowe), stereotypy i tendencyjne podejście do różnych zagadnień. W efekcie powstaje ryzyko, że generowane przez nie treści będą nieobiektywne i nieprawdziwe. Eksperci Progress przyglądają się temu zjawisku i podpowiadają, jak go uniknąć.
Na skróty:
Szum w danych a rezultaty pracy AI
„Zaszumione” dane to informacje pozbawione wartości, często mające postać nieustrukturyzowanych tekstów. Ich obecność nie ma żadnego pozytywnego wpływu na wydajność modelu, zajmują jedynie przestrzeń dostępną w pamięci dyskowej. Ponieważ maszyny nie są w stanie ich poprawnie zinterpretować, zetknięcie sztucznej inteligencji z zaszumionymi danymi może skutkować jej nieprzewidzianym i niepożądanym działaniem.
– Sytuację tę można porównać do ludzkiej reakcji na nadmiar informacji. Gdy mózg człowieka natrafia na zbyt dużą ilość danych, bądź liczby, które wykraczają poza numery, na których zazwyczaj operuje, skutkuje to poczuciem dezorientacji. Informacje, zarówno te istotne, jak i bezwartościowe, mieszają się ze sobą, utrudniając koncentrację i powodując wrażenie przytłoczenia. Problem, z jakim mierzy się sztuczna inteligencja, jest w pewnym sensie podobny. Szum w treściach, nieprawidłowości, błędy oraz zbędne informacje mogą w znacznym stopniu zakłócić pracę maszyny. Firmy muszą być świadome, że każde powiększenie szkoleniowej bazy danych AI łączy się z ryzykiem wystąpienia takich trudności – wyjaśnia Niklas Enge, dyrektor regionalny Nordics i Polska w firmie Progress.
Jak zadbać o sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwie?
Firmy powinny dogłębnie przyjrzeć się danym, których używają do trenowania sztucznej inteligencji. Aby jej mechanizmy mogły poprawnie funkcjonować, treści te powinny podlegać selekcji, harmonizacji i czyszczeniu jeszcze przed wprowadzeniem ich do bazy szkoleniowej. Działania te pozwolą na redukcję szumu i oszczędzenie przestrzeni w pamięci dyskowej.
Istotna jest również funkcjonalność platformy, z której korzysta się w przedsiębiorstwie podczas wdrażania AI. Powinna być skalowalna, wielomodelowa i bezpieczna. Przydatna może okazać się obsługa metadanych, nazywanych również słowami kluczowymi, co znacznie ułatwia definiowanie, kategoryzowanie, identyfikowanie oraz wyszukiwanie informacji za pomocą tagów.
Sukces w 2 krokach
Stworzenie lub rozszerzenie szkoleniowej bazy danych na potrzeby sztucznej inteligencji wymaga odpowiedniego przygotowania. Aby to osiągnąć, eksperci Progress zachęcają do podjęcia dwóch prostych korków. Pierwszym z nich jest wyznaczenie konkretnych celów, do których potrzebne jest wsparcie AI. Nakreślenie planów na wczesnym etapie pozwala upewnić się, że sztuczna inteligencja faktycznie jest tym, czego potrzebuje firma. Pomaga również uprościć późniejszy proces gromadzenia, selekcji i przygotowywania danych szkoleniowych.
Drugi z nich polega na oszacowaniu ilości treści treningowych potrzebnych do rozpoczęcia pracy. Im większa złożoność zadań, w których sztuczna inteligencja ma wspierać firmę, tym bardziej precyzyjny powinien być proces selekcji i implementacji materiałów szkoleniowych. Warto skontaktować się z ekspertami w danej dziedzinie – ich wkład może pomóc w ocenie danych pod względem przydatności.
Oprócz zastosowania tych porad warto rozważyć także podjęcie współpracy ze specjalistami w dziedzinie analizy danych. Ich wsparcie okaże się niezwykle pomocne w procesie opracowywania najlepszej możliwej strategii wdrażania sztucznej inteligencji dla danego przedsiębiorstwa.
