في عصر تعيد فيه نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تعريف التفاعلات الرقمية للذكاء الاصطناعي، تبرز أهمية تصنيف البيانات الدقيقة وعالية الجودة وذات الصلة باعتبارها ذات أهمية قصوى. وهذا يعني أنه يجب على واضعي البيانات والموردين الذين يشرفون عليهم أن يمزجوا بسلاسة بين جودة البيانات والخبرة البشرية وممارسات العمل الأخلاقية. تتطلب صياغة مستودعات البيانات الخاصة بـ LLMs خبرة متنوعة ومحددة في المجال. على هذا النحو، تعد هذه فرصة لموردي البيانات للالتزام ببناء فريق قوي من الخبراء وتقدير نقل معارفهم عبر مشروع تصنيف البيانات، بالإضافة إلى الأشخاص الذين يقفون وراء البيانات.
سيستمر تشكيل مستقبل الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي من خلال المساهمين الأفراد "وراء" التكنولوجيا. ولذلك، لدينا مسؤولية أخلاقية لتعزيز منظمة العفو الدولية الأخلاقية ممارسات التطوير، بما في ذلك نهجنا في تصنيف البيانات.
نظرًا لهذا التغيير الكبير الذي حدث مؤخرًا والتركيز على ماجستير إدارة الأعمال، فقد رأينا (على الأقل) خمسة اتجاهات مهمة تمثل الركائز الأساسية لمستقبل الذكاء الاصطناعي عندما ننظر في التأثير البشري على التقنيات الناشئة.
1. الالتزام بالتميز في البيانات: مفهوم جودة البيانات لا تزال مسألة الكمية ذات صلة في عصر أصبحت فيه متطلبات تصنيف البيانات تتعلق بالدقة والحماية والممارسة. يجب أن يتم دعم جمع البيانات والتعليقات التوضيحية من خلال عمليات إخفاء الهوية من الدرجة الأولى مع الحد الأدنى من التحيز. لا يمكن تحقيق الحد من التحيز إلا من خلال تدريب شامل للمعلقين مدعومًا بعمليات تدقيق منتظمة ودورات تعليقات مدعومة بأحدث أنظمة التطبيقات لتعزيز سلامة البيانات وموثوقيتها.
2. الضبط والتخصص لخصوصية المجال: لكل صناعة متطلبات وتخصصات خاصة باللغة ووضع العلامات، على سبيل المثال، برنامج الدردشة الآلي للتشخيص الطبي. يعمل الضبط الدقيق الخاص بالمجال على محاذاة ممارسات التعليقات التوضيحية للبيانات مع الفروق الدقيقة في صناعات معينة، مثل الرعاية الصحية أو التمويل أو الهندسة. لكي تكون فعالة، يجب أن ترتكز نماذج وتحليلات التعلم الآلي على البيانات ذات الصلة بالمجال من أجل تحقيق نتائج متفوقة من خلال رؤى قابلة للتنفيذ.
3. تطبيق التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF): تعد ردود الفعل البشرية أمرًا ضروريًا لضمان التطور التكراري لنماذج التعلم الآلي. ويجب تخفيف القوة الحسابية للذكاء الاصطناعي من خلال الحكم النوعي للخبراء البشريين لإنشاء آلية تعلم ديناميكية تؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي قوية ومحسنة ومرنة. تدمج آلية التعلم الديناميكية هذه نقاط القوة الحسابية للذكاء الاصطناعي مع الأحكام النوعية للخبراء البشريين، مما يؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي قوية ومحسنة ومرنة.
4. احترام الملكية الفكرية وأسس البيانات الأخلاقية: إن احترام الملكية الفكرية أمر أساسي في عصر المعلومات الرقمية. مع استمرار المؤسسات في صياغة مجموعات البيانات للسياقات التجارية، سيكون من المهم بشكل متزايد إعطاء الأولوية لموثوقية البيانات وتعزيز أعلى المعايير الأخلاقية. ويجب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات حقيقية ومن مصادر أخلاقية. وهذا النهج يربط التقدم التكنولوجي بالمسؤولية الأخلاقية.
5. استخدام فرق التعليقات التوضيحية المتنوعة لتعزيز الأهمية العالمية: يعمل الذكاء الاصطناعي في سوق عالمي حيث يتطلب شرح البيانات منظورًا عالميًا. يتطلب تصنيف البيانات مجموعة متنوعة من المفسرين (البشريين) الذين ينتمون إلى ثقافات ولغات وخلفيات مختلفة، مما يضمن التمثيل عبر الخلفيات اللغوية والأكاديمية والثقافية المتنوعة. إن تطبيق التنوع على تصنيف البيانات يجسد الفروق الدقيقة العالمية بحيث تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة عالميًا وحساسة ثقافيًا.
تمثل ممارسات تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي الناشئة تقاربًا جديدًا بين التكنولوجيا ونهج الإنسان في الحلقة. ولذلك، من المهم أن يدعم علماء البيانات اليوم جودة البيانات والممارسات الأخلاقية والتنوع مع دعوة أصحاب المصلحة للانضمام إلينا في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي الشامل والمبتكر.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/five-trends-shaping-enterprise-data-labeling-for-llm-development/
