AI 可靠性差距：探索人类在 AI 世界中的作用
人工智能因其三大基本能力而备受推崇——速度、相关性和准确性。网上经常有人生动地描绘人工智能接管世界、取代工作岗位、实现企业自动化目标的场景。但让我们从另一个角度来看。一些有趣的人工智能悲剧成为新闻，但 […]
来源:Shaip 博客在AI开发生态系统中，特别是AI模型培训阶段，人类有责任检测和减轻此类担忧，并为模型的无缝学习和性能铺平道路。让我们进一步分解人类的责任。
固定AI可靠性差距的人为支持人类的战略方法
专家的部署
在利益相关者身上确定模型的缺陷并修复它们。以中小型企业或专家形式的人类对于确保复杂细节的解决至关重要。例如，当培训医疗模型的医疗成像模型时，来自放射科医生，CT扫描技术人员等频谱的专家必须是质量保证项目的一部分，以宣传和批准模型的结果。
需要上下文注释
没有注释的数据， AI模型培训绝对没有。众所周知，数据注释为所馈送的数据增加了上下文和含义，使计算机能够理解数据集中的不同元素 - 无论是视频，图像还是文本。人类有责任通过注释，数据集策展等提供AI模型。 XAI授权 AI模型是分析性的，并且是部分合理的。但是他们不是情感上的。伦理，责任和公平等抽象概念更倾向于情感切线。这就是为什么人类训练阶段的人类专业知识对于确保消除偏见和防止歧视至关重要的原因。 AI 中的人类专业知识 模型性能优化 虽然在AI培训中存在诸如增强学习之类的概念，但大多数模型都被部署以使人类的生活更轻松，更简单。在医疗保健，汽车或金融科技等实施中，人类的作用至关重要，因为它经常涉及生与死的敏感性。人类参与培训生态系统的越多，表现越好，更好的道德模型。 前进的道路 模型监视 质量保证 今天
AI模型培训绝对没有。众所周知，数据注释为所馈送的数据增加了上下文和含义，使计算机能够理解数据集中的不同元素 - 无论是视频，图像还是文本。人类有责任通过注释，数据集策展等提供AI模型。
XAI授权
AI模型是分析性的，并且是部分合理的。但是他们不是情感上的。伦理，责任和公平等抽象概念更倾向于情感切线。这就是为什么人类训练阶段的人类专业知识对于确保消除偏见和防止歧视至关重要的原因。AI
模型性能优化