简介
人工智能的好坏取决于它利用数据学习的能力。对于企业决策者来说, 数据标签和注释不是次要的技术任务, 它们是人工智能和机器学习 成功的基础。如果数据集注释不当, 可能导致预测不准确、意外偏差以及部署延迟等方面的严重损失, 从而导致数百万美元的投资付之东流。能借助人工智能制胜的企业是将高质量数据标注视为战略重点。
人工智能中的数据质量问题
许多组织在模型开发上投入了大量资金, 但却忽视了数据管道的质量。当注释不一致或容易出错时, 生成的人工智能模型将反映这些缺 陷。例如, 在生成式人工智能 (GenAI) 中, 错误标记的提示或不完整的人工反馈培训可能会歪曲输出, 导致不相关甚至有害的回应。在计算机视觉 (CV) 应用中, 数据集中只有一张标记错误的行人图像可能会严重影响自动驾驶车辆 (AV) 的安全性。同样, 在欺诈检测或顾客情绪分析等自然语言处理 (NLP) 任务中, 如果错误标记实体, 模型则会对风险进行错误分类或误解顾客反馈。
为什么标注质量对于大规模应用非常重要
在企业规模运营时, 注释的质量变得更加重要。首先, 高质量的数据标签确保数据集准确代表全方位的现实场景, 而不是扩大文化或人口统计盲点, 从而减少偏见。其次, 注释的一致性有助于人工智能模型在数十亿个数据点上保持可靠性;如果没有人工智能, 企业就会面临部门分散的局面, 从而导致人工智能的输出不可靠。最后, 准确的标注为企业提供了值得信赖的可靠 性, 尤其是在金融、医疗保健或汽车行业调整大语言模型 (LLM)、训练机器人系统或部署任务关键型人工智能应用时。
高质量注释对企业的影响
优先考虑标注质量可以为企业带来多方面的好处。加快上市时间是最大的好处:当标记数据从一开始就是准确的时, 模型需要的重新训练周期就会减少, 从而加快部署速度。在人工智能生命周期的后续阶段修复错误标记的数据也比在标注期间纠正数据有直接的成本优势, 也许最重要的是, 高品质标注可确保企业部署值得信赖的人工智能。监管机构、投资者和最终客户对人工智能系统的透明度、公平性和可解释性要求越来越高, 只有在训练数据被一致且准确地标记时才能实现所有这些目标。
为何选择优步人工智能解决方案
优步人工智能解决方案始终提供高于行业平均水平的注释质量, 确保企业可获得最高质量的数据集。优步在文本、图像、音频、视频和 LiDAR 等方面带了数十亿个带标签的用例, 为用户带来了无比广泛的体验。我们在 72 个国家/地区拥有超过 800 万名员工, 结合基于人工智能的高级质量工作流程, 可确保大规模的准确性。对于企业决策者来说, 优步人工智能解决方案不仅仅是供应商, 更是值得信赖的合作伙伴, 可确保您的人工智能系统建立在可靠、公正的高质量数据之上。
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