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道德数据采购：为什么质量在AI
在开发尖端AI模型的竞赛中，组织面临一个重要的决定，可以取得成功或打破其成功：他们如何采购培训数据。虽然使用随时可用的网络结束和机器翻译的内容的诱惑似乎很吸引人，但这种方法带来了重大风险，可能会破坏AI […]
来源:Shaip 博客在开发尖端AI模型的竞赛中，组织面临一个可能取得成功或打破成功的关键决定：他们如何采购培训数据。虽然使用随时可用的网络结束和机器翻译的内容的诱惑似乎很吸引人，但这种方法带来了重大风险，可以破坏AI系统的质量和完整性。
快速固定数据解决方案的隐藏危险
不可否认的是网络绑带数据的魅力。它很丰富，看似多样，乍看之下似乎具有成本效益。但是，语言项目经理警告说：“用不良数据喂养机器学习算法的后果是可怕的，尤其是在语言模型方面。数据准确性的错误步骤可以传播和扩大偏见或虚假陈述。”
此警告在当今的AI景观中引起了共鸣，研究表明，令人震惊的Web内容是机器翻译的，从而产生了一个错误的反馈回路，该反馈在用于培训时会更加复杂。这些含义远远超出了简单的翻译错误，这是AI理解和服务全球人口的能力的核心。
研究表明，令人震惊的数量AI培训数据中的质量危机
当组织依靠不正确的数据采集方法时，出现了几个关键问题：
“在我们与全球企业合作的经验中，”一家《财富》 500强公司的高级数据科学家分享了“网络绑带数据的初始成本节省的最初成本被花了几个月来调试和再培训模型，这些模型产生了令人尴尬的生产错误。”
通过负责任的数据获取建立信任
人类在环境优势
对话AI应用程序专业数据注释团队接受严格的培训，以确保他们：