Autor: Dr. Max Li, zakladatel a CEO OORT, profesor na Kolumbijské univerzitě
Data jsou základem moderní obchodní strategie a palivem pro aplikace AI, pohánějí rozhodování, optimalizují provoz a vytvářejí personalizované zákaznické zkušenosti, což firmám umožňuje zůstat konkurenceschopnými v rychle se rozvíjejícím digitálním prostředí. V posledních letech se decentralizovaná AI (DeAI) dostala do popředí zájmu, protože nabízí potenciální řešení pro problémy datové pouště a „černé skříňky“ centralizovaných AI systémů (což označuje nedostatek transparentnosti v tom, jak jsou data shromažďována, zpracovávána a používána).
Sběr dat je nejkritičtějším prvním krokem v rozvoji AI. Tento článek se zaměřuje na výzvy spojené se sběrem dat a zkoumá, jak čelit těmto výzvám prostřednictvím decentralizovaných metod blockchainu a kryptoměn.
Kvalitní sběr dat je nezbytný pro aplikace AI.
Maximalizace využití dat může nejen zlepšit provoz, ale také odemknout nové obchodní příležitosti. Od vývoje inteligentnějších aplikací AI po budování decentralizovaných datových ekosystémů mají organizace, které kladou důraz na data a AI, v digitální transformaci výraznou výhodu.
Od zdravotnictví po finance, maloobchod po logistiku, transformují se všechny odvětví díky datům. V oblasti zdravotnictví může analýza dat založená na AI zlepšit diagnostiku a předpovědět výsledky pacientů; ve finančním sektoru pomáhá při detekci podvodů a algoritmickém obchodování; maloobchodníci využívají chování zákazníků k vytvoření personalizovaných nákupních zážitků; logistické společnosti optimalizují efektivitu dodavatelského řetězce pomocí poznatků v reálném čase.
Kvalitní sběr dat lze aplikovat v mnoha scénářích, jako je:
Zákaznický servis: Řešení poháněná AI využívají data k podpoře chatbotů, automatizovaných odpovědí a personalizovaných interakcí, což zvyšuje spokojenost zákazníků a snižuje náklady.
Prediktivní údržba: Výrobní podniky mohou využívat data z IoT k předpovědi poruch zařízení, aby mohly včas podniknout opatření a snížit prostoje a náklady.
Tržní analýza: Firmy analyzují trendy na trhu a data o chování spotřebitelů, aby podpořily rozhodování o vývoji produktů a marketingových strategiích.
Chytré město: Data shromážděná prostřednictvím senzorů a zařízení optimalizují městskou infrastrukturu, snižují dopravní zácpy a zvyšují veřejnou bezpečnost.
Personalizace obsahu: Mediální platformy doporučují obsah na základě AI modelů přizpůsobených preferencím uživatelů, což zvyšuje zapojení uživatelů a míru udržení.
Běžné výzvy při sběru dat
Sběr dat je klíčovým krokem v rozvoji AI, ale je také spojen s mnoha výzvami a překážkami, které mohou přímo ovlivnit kvalitu, efektivitu a úspěch AI modelů. Následují některé běžné problémy:
Kvalita dat:
Nedostatečnost: Chybějící hodnoty nebo neúplná data mohou ovlivnit přesnost AI modelů.
Nekonzistence: Data shromážděná z více zdrojů často nemají shodný formát nebo si protiřečí.
Šum: Nepodstatná nebo chybná data mohou rozmělnit smysluplné poznatky a zmást model.
Zkreslení: Data, která neodrážejí cílovou populaci, mohou vést ke zkresleným modelům a vyvolat etické a praktické problémy.
Škálovatelnost:
Výzva objemu dat: Shromáždění dostatečného množství dat pro trénink složitých modelů může být nákladné a časově náročné.
Potřeba dat v reálném čase: Aplikace, jako je autonomní řízení nebo prediktivní analýza, vyžadují stabilní a spolehlivé datové toky, které je obtížné dlouhodobě udržet.
Ruční označování: Velké datové sady obvykle vyžadují ruční označování, což vytváří časové a pracovní překážky.
Přístup k datům a soukromí:
Ostrovní data: Organizace mohou uchovávat data v izolovaných systémech, což omezuje přístup a integraci.
Shoda: Nařízení, jako je GDPR, CCPA a další, ukládají omezení na praxi sběru dat, zejména v citlivých oblastech, jako je zdravotnictví a finance.
Etické otázky: Sběr dat bez souhlasu uživatelů nebo bez transparentnosti může vést k reputačním a právním rizikům.
Další běžné překážky zahrnují nedostatek rozmanitosti a skutečně globálních datových sad, vysoké náklady spojené s datovou infrastrukturou a údržbou, výzvy při zpracovávání dat v reálném čase a dynamických datech a otázky týkající se vlastnictví dat a licencí.
Kroky k překonání výzev sběru dat
Pokud má firma problémy se sběrem kvalitních a důvěryhodných dat, může zvážit následující optimalizační procesy, aby nakonec tyto problémy vyřešila.
Stanovte potřeby dat vaší firmy
Ujasněte potřeby dat projektu AI:
Jaký problém řešíte? Určete obchodní výzvy.
Jaký typ dat je potřeba? Strukturovaná, nestrukturovaná nebo data v reálném čase?
Odkud lze data získat? Z interních systémů, od třetích stran, z IoT zařízení nebo veřejných datových zdrojů?
Investujte do zlepšení kvality dat
Kvalitní data jsou zásadní pro spolehlivé výstupy AI:
Používejte nástroje, jako je OpenRefine, k čištění a předzpracování datových sad.
Pravidelně provádějte audity pro ověření přesnosti a úplnosti dat.
Diverzifikujte zdroje dat, abyste snížili zkreslení a zvýšili obecnost modelů.
Využijte automatizaci a integrační nástroje
Zjednodušte proces sběru dat pomocí automatizace:
Integrujte data z různých systémů pomocí platforem, jako je MuleSoft nebo Apache NiFi.
Automatizujte datové toky pro dosažení sběru, zpracování a ukládání v reálném čase.
Zaměřte se na shodu a bezpečnost
Zajistěte dodržování zákonů o ochraně soukromí a ochranu citlivých dat:
Implementujte řízení souhlasu pomocí nástrojů, jako je OneTrust.
Použijte šifrovací a anonymizační technologie pro ochranu dat.
Zvažte decentralizovaná řešení
Decentralizovaný sběr dat nabízí revoluční přístup k řešení mnoha tradičních překážek.
Zahájení decentralizovaného sběru dat
V centralizovaných systémech jsou data, která se používají, často nejasná a proces přeměny dat na akční poznatky nebo rozhodnutí je často skrytý. Tento nedostatek viditelnosti oslabuje důvěru a vyvolává obavy o kvalitu dat, soukromí a potenciální zkreslení. Decentralizovaná AI řeší tyto problémy tím, že využívá decentralizované sítě, což činí sběr a zpracování dat transparentnější, odpovědnější a bezpečnější.
Jak to konkrétně funguje? Decentralizovaná AI řešení jsou často postavena na technologiích blockchainu, které tvoří jejich infrastrukturu pro sběr dat – lze je považovat za otevřenější a transparentnější internet. Na blockchainu jsou všechna shromážděná data a jejich zpracování a využití neodvolatelně zaznamenána, což zajišťuje transparentnost a bezpečnost. Na základě konkrétních potřeb dat zákazníka (například trénink AI hlasového zákaznického servisu k rozpoznání různých akcentů angličtiny, nebo poskytování obrazových dat pro optimalizaci bezpečnostních detekčních kamer na staveništích) může decentralizovaná AI platforma tyto přizpůsobené úkoly rozdělit po celém světě a vyzvat účastníky, aby přispěli daty, například fotografiemi konkrétních scén nebo nahráváním krátkých hlasových zpráv. Kryptoměnové platby hrají roli jako mezinárodní mikrop platby, které motivují přispěvatele dat a řeší překážky, které tradiční banky nedokáží překonat.
Pokud má firma zájem o zahájení decentralizovaného sběru dat, může začít následujícími kroky:
Vyhodnoťte současné potřeby dat: Identifikujte překážky v současném sběru a správě dat.
Prozkoumejte decentralizované platformy: Vyhodnoťte decentralizovaná AI řešení, která nabízejí škálovatelné, bezpečné a nákladově efektivní infrastruktury.
Začněte pilotním projektem: Implementujte decentralizovaný sběr dat pro konkrétní použití, abyste vyhodnotili jeho účinnost.
Integrujte do AI projektů: Použijte decentralizovaná data pro trénink AI modelů, abyste zajistili kvalitnější poznatky a předpovědi.
Sběr dat je vstupem k odemknutí transformačního potenciálu AI a decentralizovaná AI je nevyhnutelným trendem budoucnosti, neboť zlepšuje a optimalizuje transparentnost, rozmanitost, nákladovou efektivitu, škálovatelnost a flexibilitu. Čím dříve firmy jednají, tím lépe budou moci zaujmout výhodnou pozici v rychle se měnící a stále složitější budoucnosti vývoje AI.