Autor: Dr. Max Li, fondator și CEO OORT, profesor la Universitatea Columbia
Datele sunt fundamentul strategiilor comerciale moderne și combustibilul aplicațiilor AI, alimentând procesul decizional, optimizând operațiunile și creând experiențe personalizate pentru clienți, permițând întreprinderilor să rămână competitive într-un mediu digital în continuă dezvoltare. În ultimii ani, AI-ul descentralizat (DeAI) a câștigat atenție datorită soluțiilor sale potențiale la problema deșertului de date și a „dilemei cutiei negre” întâmpinate de sistemele AI centralizate (referindu-se la lipsa de transparență în modul de colectare, procesare și utilizare a datelor).
Pentru dezvoltarea AI, colectarea datelor este primul și cel mai critic pas. Acest articol se concentrează pe provocările din colectarea datelor și discută despre cum abordările descentralizate folosind tehnologia blockchain și criptomonedele pot face față acestor provocări.
Colectarea de date de înaltă calitate este esențială pentru aplicațiile AI
Maximizarea utilizării datelor nu doar că îmbunătățește operațiunile, ci deblochează și noi oportunități comerciale. De la dezvoltarea de aplicații AI mai inteligente până la construirea unui ecosistem de date descentralizat, organizațiile care valorizează datele și AI-ul au un avantaj de conducere în era transformării digitale.
De la sănătate la finanțe, de la retail la logistică, toate industriile sunt transformate de date. În domeniul sănătății, analiza datelor bazată pe AI poate îmbunătăți diagnosticul și prezice rezultatele pacienților; în domeniul financiar, ajută la detectarea fraudei și tranzacțiile algoritmice; comercianții cu amănuntul utilizează datele despre comportamentul clienților pentru a crea experiențe de cumpărare personalizate; companiile de logistică optimizează eficiența lanțului de aprovizionare prin perspective în timp real.
Colectarea de date de înaltă calitate poate fi aplicată în numeroase scenarii, de exemplu:
Serviciul clienți: soluțiile bazate pe AI utilizează date pentru a alimenta chatboții, răspunsurile automatizate și interacțiunile personalizate, sporind satisfacția clienților și reducând costurile.
Întreținere predictivă: companiile de producție pot utiliza datele IoT pentru a prezice defecțiunile echipamentelor, luând măsuri preventive pentru a reduce timpul de nefuncționare și a economisi costuri.
Analiza pieței: companiile analizează tendințele pieței și datele despre comportamentele consumatorilor pentru a fundamenta deciziile privind dezvoltarea produselor și strategiile de marketing.
Orașe inteligente: datele colectate prin senzori și dispozitive optimizează infrastructura urbană, reducând congestionarea traficului și îmbunătățind siguranța publică.
Personalizarea conținutului: platformele media recomandă conținut pe baza preferințelor utilizatorilor prin modele AI, îmbunătățind implicarea și retenția utilizatorilor.
Provocările comune în colectarea datelor
Colectarea datelor este un pas cheie în dezvoltarea AI, dar vine și cu multe provocări și blocaje care afectează direct calitatea, eficiența și succesul modelului AI. Iată câteva probleme comune:
Calitatea datelor:
Incompletitudine: valorile lipsă sau datele incomplete pot afecta acuratețea modelului AI.
Inconsistență: datele colectate din multiple surse sunt adesea în formate necorespunzătoare sau conflictuale.
Zgomot: datele irelevante sau greșite pot dilua informațiile semnificative și pot confunda modelul.
Prejudecăți: datele care nu reușesc să reprezinte populația țintă pot duce la modele părtinitoare, ridicând probleme etice și practice.
Scalabilitate:
Provocarea cantității de date: colectarea unui volum suficient de date pentru a antrena modele complexe poate fi costisitoare și consumatoare de timp.
Nevoia de date în timp real: aplicațiile precum conducerea automată sau analiza predictivă necesită un flux de date stabil și de încredere, greu de menținut pe termen lung.
Etichetarea manuală: seturile mari de date necesită adesea etichetare manuală, provocând blocaje de timp și forță de muncă.
Accesul la date și confidențialitate:
Insulele de date: organizațiile pot stoca date în sisteme izolate, limitând accesul și integrarea.
Conformitate: reglementările precum GDPR, CCPA impun restricții asupra practicilor de colectare a datelor, în special în domenii sensibile cum ar fi sănătatea și finanțele.
Probleme etice: colectarea datelor fără consimțământul utilizatorului sau lipsa transparenței poate duce la riscuri legate de reputație și legale.
Alte blocaje comune includ lipsa diversificării și a seturilor de date cu adevărat globale, costurile ridicate asociate infrastructurii de date și întreținerea, provocările de procesare a datelor în timp real și dinamice, precum și problemele legate de proprietatea și permisiunile datelor.
Pașii pentru a aborda provocările colectării datelor
Dacă o companie se confruntă cu provocări în colectarea de date de înaltă calitate și de încredere, poate lua în considerare următoarele procese de optimizare pentru a rezolva aceste probleme.
Determinați nevoile de date ale afacerii
Clarificați nevoile de date ale proiectului AI:
Ce problemă încercați să rezolvați? Determinați provocările de afaceri.
Ce tip de date sunt necesare? Structurate, nestructurate sau date în timp real?
De unde pot fi obținute datele? Sisteme interne, furnizori terți, dispozitive IoT sau surse de date publice?
Investiți în îmbunătățirea calității datelor
Datele de înaltă calitate sunt esențiale pentru rezultatele fiabile ale AI:
Utilizați instrumente precum OpenRefine pentru a curăța și preprocesa seturile de date.
Verificați periodic acuratețea și integritatea datelor prin audite.
Diversificați sursele de date pentru a reduce prejudecățile și a îmbunătăți generalizabilitatea modelului.
Utilizați instrumente de automatizare și integrare
Simplificați procesul de colectare a datelor prin automatizare:
Integrați date din diferite sisteme folosind platforme precum MuleSoft sau Apache NiFi.
Automatizați conductele de date pentru a permite colectarea, procesarea și stocarea în timp real.
Concentrați-vă pe conformitate și securitate
Asigurați-vă că respectați legislația privind confidențialitatea și protejați datele sensibile:
Implementați gestionarea consimțământului folosind instrumente precum OneTrust.
Utilizați tehnici de criptare și anonimizare pentru a proteja datele.
Luați în considerare soluțiile descentralizate
Colectarea descentralizată a datelor oferă abordări transformative pentru a depăși multe blocaje tradiționale.
Deschideți colectarea descentralizată a datelor
În sistemele centralizate, datele utilizate sunt adesea opace, iar procesul de transformare a datelor în informații sau decizii acționabile este adesea ascuns. Această lipsă de vizibilitate subminează încrederea și ridică îngrijorări cu privire la calitatea datelor, confidențialitate și potențiale prejudecăți. AI-ul descentralizat abordează aceste probleme prin utilizarea rețelelor descentralizate, făcând colectarea și procesarea datelor mai transparente, responsabile și sigure.
Cum funcționează în mod specific? Soluțiile AI descentralizate sunt adesea construite pe tehnologia blockchain pentru a-și construi infrastructura de colectare a datelor - poate fi văzută ca un internet mai deschis și transparent. Pe blockchain, toate datele colectate și modul în care sunt procesate și utilizate sunt înregistrate în mod imuabil, asigurând transparență și securitate. În funcție de nevoile specifice de date ale clienților (de exemplu, antrenarea unui asistent vocal AI pentru a recunoaște diferite accente în limba engleză sau furnizarea de date imagistice pentru a optimiza camerele de supraveghere de siguranță pe șantierele de construcții), platformele AI descentralizate pot aloca aceste sarcini personalizate la nivel global, invitând participanții să contribuie cu date, cum ar fi fotografierea unor scene specifice sau înregistrarea unor mesaje audio scurte. Plățile cu criptomonede sunt utile aici, ca plăți transfrontaliere mici, stimulând contribuabilii de date, rezolvând blocajele pe care băncile tradiționale nu le pot depăși.
Dacă o companie este dispusă să înceapă colectarea descentralizată a datelor, poate începe cu următorii pași:
Evaluați nevoile actuale de date: identificați blocajele în colectarea și gestionarea datelor existente.
Explorați platformele descentralizate: evaluați soluțiile AI descentralizate care oferă infrastructură scalabilă, sigură și rentabilă.
Începeți cu un proiect pilot: implementați colectarea descentralizată a datelor pentru un caz de utilizare specific pentru a evalua eficiența acesteia.
Integrați cu proiectele AI: utilizați datele descentralizate pentru antrenarea modelului AI pentru a asigura informații și previziuni de calitate superioară.
Colectarea datelor este intrarea pentru deblocarea potențialului transformativ al AI, iar AI-ul descentralizat va fi cu siguranță o tendință viitoare, deoarece îmbunătățește și optimizează transparența, diversitatea, eficiența costurilor, scalabilitatea și reziliența. Cu cât acțiunile întreprinderii sunt mai rapide, cu atât va beneficia mai mult de o poziție favorabilă într-un viitor AI în continuă schimbare și din ce în ce mai complex.