在實驗室的受控環境中, AI 項目通常依賴於經過精心挑選的小型數據集, 以進行初步實驗。這些模型可能顯示出令人鼓舞的結果, 但無法在現實世界中推廣。原因很簡單:根據有限或不一致的資料進行訓練, 無法為生產環境的多變性準備模型。如果沒有大規模且標籤一致的資料集, 企業就會發現自己需要持續訓練模型, 既耗費時間、金錢, 也缺乏信任。

若要擴展 AI 規模, 需要從精品數據集轉向企業規模的註記。對於電腦視覺來說, 這可能意味著要標記數百萬張包含產品、瑕疵或道路狀況的圖像。對於機器人或 AV 系統來說, 這可能涉及數千小時的註解影片或 LiDAR。對 NLP 和 LLM 應用程式來說, 擴充規模意味著建立多語言資料集, 以反映全球市場企業客戶的文化和語言多樣性。若要達到此等級的註解, 需要工作流程編排平台、全球勞動力, 以及能確保數百萬範例輸出一致的自動化品質保證系統。

企業投資可擴展的註解, 就能獲得多項好處。首先, 它們縮短了再訓練週期, 因為模型是在足夠廣泛的數據集上訓練的, 可以從一開始就捕捉到現實世界的可變性。其次, 它們可確保各地區的一致性, 這對於法規遵循、公平性和全球品牌聲譽來說至關重要。第三, 可擴充的註解功能可為企業提供所需的勞動力彈性, 讓企業能夠根據季節性需求、法規期限或大規模產品發布等因素, 快速提升勞動力。