簡介
人工智能從能學習到數據, 成效顯著。對企業決策者而言, 數據標註和註釋屬於非小技術工作, 是 AI 和機器學習成功的基礎。註釋欠佳的數據集 可能會破壞數百萬美元的投資, 導致預測不准確、意外偏差, 和部署延誤, 代價高昂。那些將優質數據註釋視為優先戰略重點的企業, 往往能在 AI 技術中取勝。
人工智能的資料質素問題
很多機構在模型開發方面投放大量資源, 但忽視了數據管道的質素。當註解不一致或容易出錯時, 生成的 AI 模型便會反映這些缺陷。舉例來說, 在衍生式人工智能 (GenAI) 中, 貼錯標籤的提示或不完整的人為意見培訓訓練, 都可能會干擾輸出結果, 導致不相關甚至有害的回應。在電腦視覺 (CV) 應用程式中, 如果數據集中單一的被貼錯標籤的行人影像, 可能會破壞自動駕駛車輛 (AV) 系統的安全。同樣, 在欺詐偵測或顧客情緒分析等自然語言處理 (NLP) 任務中, 如果實體被錯誤標記, 模型便會錯誤分類風險或曲解消費者的意見。
為什麼註解質素對大規模運作至關重要
當以企業規模運作時, 註釋的質素就變得更加重要。首先, 優質的數據標記可確保數據集準確代表各種真實情況, 而不是擴大文化或人口統計盲點, 從而減少偏見。其次, 註釋的連貫性有助 AI 模型在數十億個數據點上保持可靠度;沒有它, 企業就會變得分散, 導致 AI 輸出的結果不可靠。最後, 準確的註解可為企業提供可靠的可靠註解, 特別是在金融、醫療或汽車行業中調整大型語言模型 (LLM)、訓練機械人 系統, 或部署重要的 AI 應用程式時。
高質量註解的企業影響力
重視註解質素可令企業從中獲益良多。最大的好處是縮短產品面市時間, 如果標籤數據從一開始就準確準確, 模型就需要更少的再訓練週期, 從而加快部署速度。此外, 除了在 AI 生命週期的稍後階段修正錯誤標籤資料, 成本比在註釋階段修正要高出很多倍, 因此這方面的好處有很多。最重要的是, 優質註解可確保企業部署可靠的 AI。監管機構、投資者和最終客戶對 AI 系統的透明度、公平性和可解釋性的要求越來越高, 而只有在訓練數據一直有準確標籤時, 才可實現上述目標。
為何選擇 Uber 人工智能解決方案
Uber AI 方案持續提供高於行業平均水平的註解質素, 確保企業能夠存取最優質的數據集。Uber 擁有數十億個標記使用案例, 涉及文字、圖片、音訊、影片和 LiDAR, 為你帶來無可比擬的體驗。我們在全球 72 個國家/地區擁有超過 800 萬名員工, 再加上由 AI 技術驅動的先進質素工作流程, 可大規模確保服務準確性。對企業決策者而言, Uber AI 企業方案不只是供應商, 還是值得信賴的合作夥伴, 確保你的 AI 系統建立在可靠、公正和優質的數據上。
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