Mange organisasjoner investerer stort i modellutvikling, men overser kvaliteten på dataene. Når kommentarer er inkonsekvente eller utsatt for feil, gjenspeiler den resulterende AI-modellen disse manglene. I generativ AI (GenAI), feilmerkede forespørsler eller ufullstendig opplæring for tilbakemeldinger fra mennesker kan for eksempel forvrengte utdata, noe som resulterer i irrelevante eller til og med skadelige svar. I CV-programmer (Computer Vision) kan et enkelt feilmerket bilde av fotgjenger i et datasett undergrave sikkerheten til et autonomt kjøretøy (AV-system). På samme måte vil modellen feilklassifisere risiko eller misforstå forbrukertilbakemeldinger når enheter som behandler naturlig språk (NLP) som påvisning av svindel eller analyser av kundestemninger er feil tagget.

Kvaliteten på kommentarer blir enda viktigere når du opererer i bedriftsskala. For det første reduserer datamerking av høy kvalitet skjevhet ved å sikre at datasett representerer hele spekteret av virkelige scenarioer, i stedet for å forsterke kulturelle eller demografiske blindsoner. For det andre gjør konsistente merknader det mulig for AI-modeller å opprettholde påliteligheten på tvers av milliarder av datapunkter. uten det, står bedrifter overfor fragmentering som resulterer i upålitelige AI-resultater. Til slutt gir nøyaktige merknader pålitelighet som bedrifter kan stole på, spesielt når de finjusterer store språkmodeller (LLM), lærer opp robotsystemer eller distribuerer forretningskritiske AI-programmer innen finans, helsetjenester eller bilindustrien.

Det er flere fordeler for bedrifter å prioritere kvaliteten på kommentarer. Raskere time-to-markedsføring er en av de største fordelene: Når merkede data er nøyaktige fra starten av, krever modellene færre omskoleringssykluser, noe som gir raskere distribusjon. Det er også direkte økonomiske fordeler, siden det er eksponentielt dyrere å fikse feilmerkede data senere i AI-livssyklusen enn å ordne det under merknader. Det viktigste av alt er at kvalitetsmerknader sikrer at bedrifter kan implementere pålitelig AI. Tilsynsmyndigheter, investorer og sluttkunder etterspør i økende grad åpenhet, rettferdighet og forklaring i AI-systemer – alt dette er bare mulig når opplæringsdataene er konsekvent og nøyaktig merket.