استعراض التقرير: تقرير حالة الذكاء الاصطناعي السنوي لشركة Appen

أصدرت شركة Appen Limited، وهي شركة رائدة عالميًا في توفير خدمات جمع البيانات وتهيئة البيانات وتقييم النماذج من قبل البشر على نطاق واسع، تقريرها المتوقع بشدة السنوي “حالة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي”.

تقرير حالة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو تقرير سنوي يركز على الاستراتيجيات التي تنفذها الشركات من جميع الأحجام عبر الصناعات أثناء تقدمها في نضج الذكاء الاصطناعي. الإصدار الأخير هو الثامن الذي أصدرته شركة Appen، ويبرز فيه أفضل الطرق لادارة البيانات وأمنها، والذكاء الاصطناعي المسؤول، وموفري البيانات الخارجية ودورهم في تحقيق التقدم.

النتائج الرئيسية للتقرير

تضمنت النتائج الرئيسية للتقرير جمع البيانات، والجودة، والتقييم، والاعتماد، والأخلاقيات.

كانت إحدى النتائج الرئيسية للتقرير أن 51% من المشاركين يتفقون على أن دقة البيانات حاسمة لاستخدامهم للذكاء الاصطناعي. ومن المعروف جيدًا أن البيانات الدقيقة والعالية الجودة حاسمة لنجاح نماذج الذكاء الاصطناعي، ولكن العديد من قادة الأعمال لديهم فجوة كبيرة بين المثالية والواقع في تحقيق دقة البيانات، وفقًا للتقرير.

كانت نتيجة أخرى مهمة أن الشركات تتجه بشكل متزايد إلى التركيز على الذكاء الاصطناعي المسؤول وتنضج استراتيجياتها. يعمل عدد متزايد من قادة الأعمال والتقنيين على تحسين جودة البيانات التي تدفع مشاريع الذكاء الاصطناعي، مما يعزز مجموعات البيانات الشاملة والنمذجة غير المنحازة. وجد التقرير أن 80% من المستجيبين يعتقدون أن تنوع البيانات “مهم للغاية” أو “مهم جدًا”. كما وجد أن 95% من المستجيبين يتفقون على أن البيانات الاصطناعية ستكون لاعبًا رئيسيًا في إنشاء مجموعات بيانات شاملة.

مارك برايان هو الرئيس التنفيذي لشركة Appen.

“يجد تقرير حالة الذكاء الاصطناعي لهذا العام أن 93% من المستجيبين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي المسؤول هو أساس جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي،” قال برايان. “المشكلة هي أن العديد منهم يواجهون تحديات في بناء ذكاء اصطناعي رائع مع مجموعات بيانات رديئة، وهذا يخلق عائقًا كبيرًا لتحقيق أهدافهم.”

ت่อไป بعض النتائج الرئيسية الأخرى للتقرير:

• جمع البيانات: يقول 42% من التقنيين أن مرحلة جمع البيانات في دورة حياة الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا، وكان قادة الأعمال أقل احتمالًا للإبلاغ عن جمع البيانات بوصفه تحديًا كبيرًا (24%).
• جودة: يقول أكثر من نصف المستجيبين أن دقة البيانات حاسمة لنجاح الذكاء الاصطناعي، ولكن فقط 6% أبلغوا عن تحقيق دقة بيانات أعلى من 90%.
• تقييم: هناك إجماع قوي حول أهمية التعلم الآلي بوجود الإنسان في الحلقة مع 81% يعتبرونه مهمًا جدًا أو مهمًا للغاية. أبلغ 97% عن أن تقييم الحلقة بوجود الإنسان مهم لاداء النموذج الدقيق.
• اعتماد: ينقسم التقنيون حول ما إذا كانت منظمتهم في المقدمة أو متساوية مع غيرها في صناعتهم. المستجيبون الأمريكيون أكثر احتمالًا من المستجيبين الأوروبيين للقول إن منظماتهم تسبق غيرها في قطاعها في تبنّي الذكاء الاصطناعي.
• أخلاقيات: 93% من المستجيبين يتفقون على أن الذكاء الاصطناعي المسؤول هو أساس جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي داخل منظمتهم.

سوجاثا ساجيراجو هي رئيسة قسم المنتجات في شركة Appen.

“تُبذل معظم جهود الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات لدورة حياة الذكاء الاصطناعي، مما يعني أنه من الصعب على قادة الذكاء الاصطناعي التعامل معها بمفردهم – وهذا هو المجال الذي يصعب عليه الكثيرون التعامل معه،” قالت ساجيراجو. “جمع البيانات عالية الجودة حاسم لنجاح حلول الذكاء الاصطناعي، ونحن نشهد أن المنظمات تؤكد على أهمية دقة البيانات.”

ويلسون بانج هو كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة Appen.

“دقة البيانات حاسمة لنجاح نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأن البيانات الغنية جيدًا تؤدي إلى نتائج أفضل للنموذج ومعالجة متسقة واتخاذ قرارات متسقة،” قال بانج. “من أجل الحصول على نتائج جيدة، يجب أن تكون مجموعات البيانات دقيقة وشاملة وقابلة للتوسيع.”

يمكنك العثور على تقرير حالة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الكامل هنا.