ค่าใช้จ่ายสูงของข้อมูลที่ไม่ดีในพัฒนาการ AI

ไม่มีใครไม่รู้ว่ามีการแร่ทองสมัยใหม่เกิดขึ้นในพัฒนาการ AI ตาม 2024 Work Trend Index โดย Microsoft (MSFT ) และ Linkedin มี hơn 40% ของผู้นำธุรกิจคาดว่าจะเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจของตนใหม่โดยใช้ AI ในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ใช่แค่การอัปเกรดเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานของวิธีการดำเนินธุรกิจ ตัดสินใจ และสื่อสารกับลูกค้า การพัฒนาที่รวดเร็นนี้ทำให้เกิดความต้องการข้อมูลและเครื่องมือจัดการข้อมูลของบุคคลที่หนึ่ง ตาม Forrester มี 92% ของผู้นำด้านเทคโนโลยีวางแผนจะเพิ่มงบประมาณสำหรับการจัดการข้อมูลและ AI ในปี 2024

ใน McKinsey Global Survey on AI ล่าสุด 65% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าองค์กรของตนใช้เทคโนโลยี AI ที่สร้างขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ในขณะที่การนำไปใช้นี้แสดงถึงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ แต่ก็เน้นย้ำถึงความท้าทายที่สำคัญ: คุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมระบบ AI ในอุตสาหกรรมที่ AI ที่มีประสิทธิผลเท่ากับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม ข้อมูลที่เชื่อถือได้และแม่นยำจึงมีความสำคัญมากขึ้น

ค่าใช้จ่ายสูงของข้อมูลที่ไม่ดี

ข้อมูลที่ไม่ดีไม่ใช่ปัญหาใหม่ แต่ผลกระทบของมันจะเพิ่มขึ้นในยุค AI เมื่อปี 2017 การศึกษาโดย Massachusetts Institute of Technology (MIT) 估计ว่าข้อมูลที่ไม่ดีทำให้公司เสียค่าใช้จ่าย 15% ถึง 25% ของรายได้ ในปี 2021 Gartner 估计ว่าข้อมูลที่ไม่ดีทำให้องค์กรมีค่าใช้จ่ายเฉลี่ย 12.9 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปี

ข้อมูลที่ไม่ดี – ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ไม่ถูกต้อง หรือไม่สอดคล้องกัน – สามารถมีผลกระทบต่อระบบ AI ได้ เมื่อระบบ AI ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่ไม่ดี ข้อมูลที่ได้จะไม่ถูกต้องและไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งจะทำให้ประสิทธิภาพของการนำ AI ไปใช้ลดลง และอาจทำให้เกิดความเสี่ยงต่อธุรกิจที่พึ่งพาเทคโนโลยีเหล่านี้ในการตัดสินใจ

สิ่งนี้ทำให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรต้องมุ่งเน้นไปที่การทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูลมากขึ้น ใน รายงานสถานะการวิศวกรรมการวิเคราะห์ โดย DBT最近 57% ของผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลระบุว่าข้อมูลที่ไม่ดีคือปัญหาหลักในงานของตน

ผลกระทบต่อโมเดล AI

ผลกระทบของข้อมูลที่ไม่ดีต่อพัฒนาการ AI แสดงออกมาในสามวิธีหลัก:

1. ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือที่ลดลง: ระบบ AI ใช้ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูล เมื่อข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมไม่ดี ระบบ AI จะผลิตข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งอาจทำให้เกิดกลยุทธ์ที่ไม่ถูกต้อง การล้มเหลวของผลิตภัณฑ์ และการสูญเสียความไว้วางใจของลูกค้า
2. การเพิ่มความเอนเอียง: ข้อมูลที่ไม่ดีมักจะมีความเอนเอียงที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ ซึ่งอาจทำให้เกิดการปฏิบัติที่ไม่ยุติธรรม โดยเฉพาะในด้านที่สำคัญ เช่น การจ้างงาน การให้กู้ยืม และการบังคับใช้กฎหมาย
3. ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น: ระบบ AI ที่มีข้อบกพร่องต้องการการปรับแต่งและฝึกอบรมซ้ำ ซึ่งจะทำให้ใช้เวลาและทรัพยากรเพิ่มขึ้น องค์กรอาจพบว่าตัวเองอยู่ในวงจรที่ไม่มีที่สิ้นสุดในการแก้ไขข้อผิดพลาดแทนการสร้างสรรค์และปรับปรุง

การมาถึงของ Datapocalypse

“เรากำลังจะเข้าสู่จุดเปลี่ยน – ที่เนื้อหาที่ไม่ได้สร้างโดยมนุษย์จะ超过จำนวนเนื้อหาที่สร้างโดยมนุษย์ การพัฒนาของ AI เองก็ให้เครื่องมือใหม่สำหรับการทำความสะอาดและตรวจสอบข้อมูล อย่างไรก็ตาม จำนวนเนื้อหาที่สร้างโดย AI บนเว็บกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

เมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI ถูกส่งออกไปบนเว็บ และเนื้อหานั้นถูกสร้างโดย LLMs ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่สร้างโดย AI เรากำลังเผชิญกับอนาคตที่ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งและข้อมูลที่เชื่อถือได้จะกลายเป็นสินค้าที่มีค่าและหายาก

ความท้าทายของการเจือจางของข้อมูล

การแพร่กระจายของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ทำให้เกิดความท้าทายที่สำคัญหลายประการ:

• การควบคุมคุณภาพ: การแยกแยะระหว่างข้อมูลที่สร้างโดยมนุษย์และข้อมูลที่สร้างโดย AI จะยากขึ้น ทำให้ยากต่อการรับรองคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI
• ความกังวลเกี่ยวกับสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา: เมื่อโมเดล AI ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่สร้างโดย AI โดยไม่ได้ตั้งใจ จะทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับสิทธิ์และความเป็นเจ้าของข้อมูล ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาทางกฎหมาย
• ผลกระทบทางจริยธรรม: การขาดความโปร่งใสเกี่ยวกับต้นกำเนิดของข้อมูลอาจทำให้เกิดปัญหาเช่น การแพร่กระจายของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือการเสริมสร้างความเอนเอียง

การให้บริการข้อมูลเป็นรูปแบบพื้นฐาน

การให้บริการข้อมูล (DaaS) กำลังได้รับการพิจารณาเพื่อเสริมและปรับปรุงข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งสำหรับการฝึกอบรม คุณค่าแท้จริงของ DaaS คือข้อมูลที่ได้รับการทำความสะอาด ตรวจสอบ และประเมินสำหรับการใช้งานในเชิงพาณิชย์ และการมาตรฐานของกระบวนการเพื่อให้เหมาะสมกับการย่อยรับข้อมูลของระบบ

เมื่อ AI ยังคงแพร่กระจายไปในอุตสาหกรรมต่างๆ ความสำคัญของคุณภาพข้อมูลจะเพิ่มขึ้น องค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลที่ดีจะสามารถแข่งขันได้ดีขึ้น ในขณะที่องค์กรที่ละเลยสิ่งนี้จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

ค่าใช้จ่ายสูงของข้อมูลที่ไม่ดีในพัฒนาการ AI เป็นปัญหาที่ไม่สามารถเพิกเฉยได้ คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีจะทำให้ระบบ AI มีข้อบกพร่อง ซึ่งจะนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น และอาจมีผลกระทบทางจริยธรรมได้ โดยการนำกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ครอบคลุมและสร้างวัฒนธรรมที่ให้ความสำคัญกับความซื่อสัตย์ของข้อมูล องค์กรสามารถลดความเสี่ยงเหล่านี้ได้

ในยุคที่ข้อมูลเป็นเหมือนน้ำมันใหม่ การรับรองความบริสุทธิ์ของข้อมูลไม่ใช่แค่ความจำเป็นทางเทคนิค แต่เป็นความจำเป็นทางยุทธศาสตร์ องค์กรที่ลงทุนในข้อมูลที่ดีในวันนี้จะเป็นผู้นำในด้านนวัตกรรมในอนาคต