谷歌团队警告:人人都想做模型而非数据工作,这很危险
表1
与模型不同,对数据的关心和改进不容易被“跟踪”或得到奖励。据报道,在 ML 出版物中,AI 模型作为在该领域获得声望和上升流动的手段,使从业者在 AI/ML 工作及其他方面更具竞争力。然而,许多从业者将数据工作描述为耗时的、无法跟踪的工作,并且经常是在利润压力下快速完成的,往往无法专注于提升数据质量。此外,在高质量的数据收集和注释工作上很难获得客户和投资者的支持,特别是在价格敏感的新兴市场,比如东非、西非国家和印度。
高风险的 AI 领域需要按地区、人口、现象或物种划分的专门数据集,尤其是在数字化不足的环境中。
高风险 AI 的定义特征之一是隐含着对生命体特别是人类自己的责任。
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