Pyrkiessämme rakentamaan vankkoja ja puolueettomia tekoälyratkaisuja on tärkeää, että keskitymme mallien kouluttamiseen puolueettoman, dynaamisen ja edustavan tietovalikoiman perusteella. Tiedonkeruuprosessimme on erittäin tärkeä uskottavien tekoälyratkaisujen kehittämisessä. Tältä osin kokoontuminen AI-koulutusdata joukkotyöntekijöiden kautta tulee tiedonkeruustrategian kriittinen osa.
Tässä artikkelissa tutkitaan joukkotyöntekijöiden roolia ja sen vaikutusta tekoälyn kehittämiseen oppimisalgoritmit ja ML-mallit sekä sen tarve ja hyöty koko prosessille.
Miksi joukkotyöntekijöitä vaaditaan tekoälymallien rakentamiseen?
Ihmisinä tuotamme tonnia tietoa, mutta vain murto-osa tästä tuotetusta ja kerätystä tiedosta on arvokasta. Tietojen vertailustandardien puutteen vuoksi suurin osa kerätyistä tiedoista on joko puolueellista, täynnä laatuongelmia tai se ei edusta ympäristöä. Siitä lähtien enemmän ja enemmän koneoppiminen Ja kehitetään syväoppimismalleja, jotka kukoistavat valtavien tietomäärien avulla, ja tarve paremmille, uudemmille ja monipuolisemmille tietojoukoille tunnetaan yhä enemmän.
Siellä joukkotyöntekijät tulevat peliin.
Crowd-sourcing data rakentaa tietojoukkoa suurten ihmisryhmien osallistuessa. Joukkotyöntekijät yhdistävät ihmisälyn tekoälyyn.
Joukkohankinta-alustat antaa tiedonkeruu- ja annotaatiomikrotehtävät suurelle ja monipuoliselle ihmisryhmälle. Joukkohankinnan avulla yritykset voivat saada käyttöönsä massiivisen, dynaamisen, kustannustehokkaan ja skaalautuvan työvoiman.
Suosituin joukkolähdealusta Amazon Mechanical Turk pystyi hankkimaan 11 tuhatta ihmisten välistä dialogia 15 tunnissa ja maksoi työntekijöille. $0.35 jokaisesta onnistuneesta dialogista. Joukkotyöntekijöitä palkataan niin pienellä summalla, mikä valaisee eettisten tiedonhankintastandardien rakentamisen tärkeyttä.
Teoriassa se kuulostaa fiksulta suunnitelmalta, mutta se ei ole helppo strategia toteuttaa. Joukkotyöntekijöiden nimettömyys on aiheuttanut ongelmia alhaisen palkan, työntekijöiden oikeuksien piittaamattomuuden ja huonon työn suhteen, jotka vaikuttavat tekoälymallin suorituskykyyn.
Edut siitä, että joukkotyöntekijät hankkivat tietoja
Tekoälypohjaisten ratkaisujen kehittäjät voivat jakaa mikrotehtäviä ja kerätä monipuolisia ja laajalle levinneitä havaintoja nopeasti ja suhteellisen alhaisin kustannuksin ottamalla mukaan monenlaisia joukkotyöntekijöitä.
Joitakin merkittäviä etuja joukkotyöntekijöiden palkkaamisesta tekoälyprojekteihin ovat
Nopeampi aika markkinoille: Cognilytican tutkimuksen mukaan melkein 80% of tekoäly projektiaikaa käytetään tiedonkeruutoimintoihin, kuten tietojen puhdistamiseen, merkitsemiseen ja aggregointiin. Vain 20 % ajasta käytetään kehittämiseen ja koulutukseen. Perinteiset tiedon tuottamisen esteet poistetaan, koska suuri määrä osallistujia voidaan rekrytoida lyhyessä ajassa.
Kustannustehokas ratkaisu: Joukkoperäinen tiedonkeruu vähentää aikaa ja energiaa, joka kuluu koulutukseen, rekrytointiin ja heidän mukaansa. Tämä eliminoi kustannuksia, aikaa ja resursseja, joita tarvitaan, koska työvoimaa palkataan tehtäväkohtaisesti.
Lisää tietojoukon monimuotoisuutta: Tietojen monimuotoisuus on kriittinen tekijä koko tekoälyratkaisukoulutuksessa. Jotta malli tuottaa puolueettomia tuloksia, se on koulutettava monipuoliseen tietojoukkoon. Tiedon joukkolähteen avulla on mahdollista tuottaa monipuolisia (maantieteellisiä, kielet, murteet) tietojoukkoja pienellä vaivalla ja kustannuksilla.
Parantaa skaalautuvuutta: Kun rekrytoit luotettavia joukkotyöntekijöitä, voit varmistaa korkealaatuisia tiedonkeruu, joka voidaan skaalata projektisi tarpeiden mukaan.
In-house vs. crowdsourcing – Kuka tulee voittajaksi?
| Omat tiedot | Joukkolähdetiedot |
|---|---|
| Tietojen tarkkuus ja johdonmukaisuus voidaan taata. | Tietojen laatu, tarkkuus ja johdonmukaisuus voidaan säilyttää, jos käytetään luotettavia joukkolähdealustoja, joissa on standardinmukaiset laadunvarmistustoimenpiteet. |
| Sisäinen tiedonhankinta ei ole aina käytännöllinen päätös, koska talon sisäinen tiimisi ei välttämättä täytä projektin vaatimuksia. | Datan monimuotoisuus voidaan taata, koska on mahdollista rekrytoida heterogeeninen joukko työvoimaa projektin tarpeiden mukaan. |
| Kallista rekrytoida ja kouluttaa työntekijöitä projektin tarpeisiin. | Kustannustehokas ratkaisu tiedonkeruu koska on mahdollista rekrytoida, kouluttaa ja saada työntekijöitä pienemmillä investoinneilla. |
| Markkinoille tuloaika on pitkä, koska sisäinen tiedonkeruu vie paljon aikaa. | Markkinoille tuloaika on huomattavasti lyhyempi, koska monet panokset tulevat nopeasti. |
| Pieni ryhmä talon sisäisiä avustajia ja etiketöijiä | Suuri ja monipuolinen joukko tekijöitä ja datamerkinnät |
| Tietojen luottamuksellisuus on erittäin korkea talon sisäisessä tiimissä. | Tietojen luottamuksellisuutta on vaikea ylläpitää työskennellessäsi suurten työntekijöiden kanssa maailmanlaajuisesti. |
| Tietojen kerääjien seuranta, kouluttaminen ja arviointi on helpompaa | Tiedonkeräilijöiden seuranta ja kouluttaminen on haastavaa. |
Sillanteko joukkolähteiden työntekijöiden ja pyynnön esittäjän välillä.
On kipeä tarve kuroa umpeen joukkotyöntekijöiden ja pyytäjien välinen kuilu, ei vain palkan alalla.
Pyytäjältä puuttuu räikeä tiedon puute, koska työntekijöille annetaan tietoja vain tietystä tehtävästä. Esimerkiksi vaikka työntekijöille annetaan mikrotehtäviä, kuten dialogien nauhoittaminen äidinkielellään, heille tarjotaan harvoin kontekstia. Heillä ei ole tarvittavaa tietoa siitä, miksi he tekevät mitä he tekevät ja miten se parhaiten tehdään. Tämä tiedon puute vaikuttaa joukkotyön laatua.
Koko kontekstin omaaminen tuo ihmiselle selkeyttä ja tarkoitusta työhönsä.
Lisää tähän yhdistelmään NDA:n toinen ulottuvuus – salassapitosopimukset, jotka rajoittavat joukkotyöntekijälle tarjottavan tiedon määrää. Joukkotyöntekijän näkökulmasta tämä tiedon poistaminen osoittaa luottamuksen puutetta ja vähentynyttä merkitystä heidän työlleen.
Kun samaa tilannetta tarkastellaan spektrin toisesta päästä, läpinäkyvyys puuttuu työntekijän päästä. Pyynnön esittäjä ei täysin ymmärrä työn suorittajaa. Jotkut projektit saattavat vaatia tietyntyyppistä työntekijää; Useimmissa projekteissa on kuitenkin epäselvyyttä. The perusteellinen totuus voiko tämä vaikeuttaa arviointia, palautetta ja koulutusta.
Näiden vaikeuksien ratkaisemiseksi on tärkeää työskennellä sellaisten tiedonkeruuasiantuntijoiden kanssa, joilla on kokemusta monipuolisen, kuratoidun ja hyvin edustetun tiedon tarjoamisesta laajalta toimittajavalikoimalta.
Shaipin valitseminen datakumppaniksi voi tuoda useita etuja. Keskitymme tiedon monimuotoisuuteen ja edustavaan jakeluun. Kokenut ja omistautunut henkilökuntamme ymmärtää jokaisen projektin pakotteet ja kehittää tietojoukkoja, jotka voivat kouluttaa kestäviä tekoälypohjaisia ratkaisuja hetkessä.
[Lue myös: AI Training Data Starter Guide: määritelmä, esimerkki, tietojoukot]
