はじめに
人工知能の能力は、学習するデータによって決まります。企業の意思決定者にとって、データのラベリングやアノテーションは簡 単な技術作業ではありません。AI と ML での成功を実現するための基盤となります。アノテーションが不適切なデータセットは、数百万ドルの投資を無効にする可能性があります。不正確な予測、意図しないバイアス、コストのかかる導入の遅延につながります。AI によって成功する企業は、高品質のデータ注記を戦略的な優先事項として認識している企業です。
AI におけるデータ品質の問題
多くの組織が、モデル開発に多大な投資をしていますが、データ パイプラインの品質を無視しています。アノテーションに一貫性がない、あるいは誤りが生じやすい場合、結果として得られる AI モデルにその欠陥が反映されます。たとえば生成 AI(GenAI)では、間違ったラベル付けされたプロンプトや不完全な人間によるフィードバックトレーニングが出力を歪め、関連性のない、あるいは有害な応答を生み出す可能性があります。コンピュータービジョン(CV)アプリケーションでは、データセット内の単一の誤ったラベル付けされた歩行者画像が自動運転車両(AV)システムの安全性を損なう可能性があります。同様に、不正行為の検知や顧客感情分析などの自然言語処理(NLP)タスクでも、エンティティのタグ付けが間違っていると、モデルがリスクを誤って分類したり、利用者からのフィードバックを誤解したりします。
アノテーションの品質が規模において重要である理由
企業規模で稼働する場合、アノテーションの品質がさらに重要になります。第一に、質の高いデータにラベリングすることで、文化や人口統計学的な盲点を助長するのではなく、実際のあらゆるシナリオをデータセットが正確に表すようにすることで、バイアスを低減します。第二に、アノテーションの一貫性により、AI モデルは数十億回ものデータポイントにわたって信頼性を維持することができます。これがないと、企業はフラグメントに直面し、結果として AI の出力が信頼できなくなります。最後に、正確なアノテーションは、特に大規模言語モデル(LLM)の微調整、ロボットシステムのトレーニング、金融、医療、自動車業界でのミッションクリティカルな AI アプリケーションの導入において、企業が信頼できる信頼性を提供します。
高品質のアノテーションが企業に及ぼす影響
企業にとって、アノテーションの品質を優先することで、さまざまなメリットがあります。より迅速なサービス提供が大きなメリットの 1 つです。ラベル付けされたデータが最初から正確であった場合、モデルの再トレーニングのサイクルが減り、導入が迅速化されます。また、AI のライフサイクルの後半で間違ったラベルを付けたデータを修正することは、アノテーションの際に正しく理解するよりもコストが膨大になるため、金銭的な面での直接的なメリットもあります。おそらく最も重要なのは、品質アノテーションにより、企業が信頼できる AI を導入できるようになります。規制当局、投資家、エンドカスタマーは、AI システムにおける透明性、公正性、説明可能性をますます要求しています。これらはすべて、トレーニング データに一貫性と正確なラベル付けが行われて初めて可能になります。
Uber AI ソリューションを選ぶ理由
Uber AI ソリューションは、業界平均と比較して高い品質のアノテーションを一貫して提供しており、企業が利用できる最高品質のデータセットを確保できます。テキスト、画像、音声、動画、LiDAR など、数十億回ものラベル付けされた使用事例により、Uber は比類のない幅広い体験を提供します。72 か国、800 万人を超える Uber のグローバル従業員と、高度な AI を活用した品質管理システムの組み合わせにより、大規模な正確性を実現できます。企業の意思決定者にとって、Uber AI ソリューションはベンダーではありません。信頼性が高く、バイアスのない、高品質のデータに基づいて AI システムが構築されるようにする信頼のパートナーです。
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