Lý do phổ biến AI Sản phẩm không thành công do dữ liệu xấu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau, đưa ra các giải pháp và hiệu quả sáng tạo. Tuy nhiên, nhiều sản phẩm AI không thực hiện được lời hứa của họ, thường là do chất lượng dữ liệu kém. Hiểu những cạm bẫy phổ biến liên quan đến dữ liệu có thể giúp các tổ chức giảm thiểu rủi ro và tăng cường sự thành công của các sáng kiến ​​AI của họ.

Tầm quan trọng của dữ liệu trong phát triển AI

Dữ liệu đóng vai trò là nền tảng cho các mô hình AI, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ tin cậy của chúng. Dữ liệu chất lượng cao, có liên quan và đa dạng cho phép các hệ thống AI tìm hiểu hiệu quả và đưa ra dự đoán chính xác. Ngược lại, dữ liệu xấu có thể dẫn đến kết quả sai lệch, không chính xác hoặc thậm chí có hại.

Cạm bẫy liên quan đến dữ liệu chung trong các dự án AI

1. Chất lượng dữ liệu không đủ

Các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu chất lượng thấp thường tạo ra kết quả không đáng tin cậy. Điều này bao gồm dữ liệu ồn ào, không đầy đủ hoặc không nhất quán. Chẳng hạn, nếu một hệ thống AI được đào tạo về dữ liệu với nhiều lỗi hoặc các giá trị bị thiếu, nó có thể đấu tranh để đưa ra dự đoán chính xác.

2. Xu hướng dữ liệu

Sự thiên vị trong dữ liệu đào tạo có thể dẫn đến các hệ thống AI duy trì hoặc thậm chí khuếch đại các thành kiến ​​xã hội hiện có. Vấn đề này đặc biệt liên quan đến các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt hoặc thuật toán tuyển dụng, trong đó dữ liệu sai lệch có thể dẫn đến điều trị không công bằng cho một số nhóm nhất định. Một ví dụ đáng chú ý là Chatbot Tay của Microsoft, thể hiện hành vi sai lệch do dữ liệu đào tạo thiên vị. (fortune.com)

3. Thiếu sự đa dạng dữ liệu

Các mô hình AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu đồng nhất có thể không khái quát đến các kịch bản trong thế giới thực đa dạng. Đảm bảo rằng dữ liệu đào tạo bao gồm một loạt các kịch bản và nhân khẩu học là rất quan trọng để phát triển các hệ thống AI mạnh mẽ.

4. Dữ liệu quá mức

Việc quá mức xảy ra khi mô hình AI tìm hiểu các chi tiết và tiếng ồn trong dữ liệu đào tạo đến mức nó tác động tiêu cực đến hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới. Điều này thường xảy ra khi dữ liệu đào tạo quá cụ thể hoặc không đại diện cho bối cảnh rộng hơn.

5. Sự khan hiếm dữ liệu

Trong một số trường hợp, có thể không đủ dữ liệu có sẵn để đào tạo một mô hình AI hiệu quả. Sự khan hiếm này có thể cản trở sự phát triển của các ứng dụng AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên ngành nơi thu thập dữ liệu là một thách thức.

Chiến lược để giảm thiểu các vấn đề liên quan đến dữ liệu

1. Thực hiện các quy trình thu thập dữ liệu mạnh mẽ

Thiết lập các giao thức thu thập dữ liệu toàn diện đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI là chính xác, đầy đủ và có liên quan. Điều này bao gồm xác định các yêu cầu và tiêu chuẩn dữ liệu rõ ràng.

2. Tiến hành kiểm toán dữ liệu thông thường

Thường xuyên xem xét và kiểm toán dữ liệu giúp xác định và khắc phục các vấn đề như sai lệch, không nhất quán hoặc không chính xác. Cách tiếp cận chủ động này duy trì chất lượng dữ liệu trong suốt vòng đời phát triển AI.

3. Đảm bảo đa dạng dữ liệu

Kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau phản ánh các nhân khẩu học và kịch bản khác nhau giúp tăng cường khả năng khái quát hóa của các mô hình AI. Thực tiễn này giúp xây dựng các hệ thống AI công bằng và không thiên vị.

4. Áp dụng các kỹ thuật tăng dữ liệu

Tăng cường dữ liệu liên quan đến việc tạo các điểm dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có bằng cách áp dụng các phép biến đổi như xoay, mở rộng hoặc lật. Kỹ thuật này có thể giúp khắc phục sự khan hiếm dữ liệu và cải thiện sự mạnh mẽ của mô hình.

5. Mô hình màn hình và địa chỉ DROT

Liên tục giám sát các mô hình AI trong sản xuất giúp phát hiện và giải quyết sự trôi dạt của mô hình, trong đó hiệu suất của mô hình suy giảm theo thời gian do những thay đổi trong các mẫu dữ liệu cơ bản. Cập nhật thường xuyên và đào tạo lại với dữ liệu mới có thể giảm thiểu vấn đề này.

Phần kết luận

Thành công của các sản phẩm AI được liên kết rất nhiều với chất lượng dữ liệu được sử dụng trong sự phát triển của chúng. Bằng cách nhận ra và giải quyết các cạm bẫy liên quan đến dữ liệu chung, các tổ chức có thể tăng cường hiệu quả và độ tin cậy của các giải pháp AI của họ. Việc thực hiện thực tiễn quản lý dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để xây dựng các hệ thống AI vừa chính xác vừa công bằng.

Để đọc thêm về AI và chất lượng dữ liệu, hãy xem xét khám phá các tài nguyên sau:

• Unmasking A.I.’s Bias Problem
• Over half of Fortune 500 companies cite AI as a business risk
• Many corporate boards have no experience or expertise with AI

Bằng cách chủ động giải quyết những thách thức này, các doanh nghiệp có thể mở đường cho việc triển khai sản phẩm AI thành công mang lại giá trị hữu hình và duy trì niềm tin của công chúng.