Báo cáo Tổng quan: Báo cáo Thường niên về Trạng thái Trí tuệ Nhân tạo của Appen

Appen Limited, một nhà lãnh đạo toàn cầu về trí tuệ nhân tạo trong việc cung cấp nguồn dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu và đánh giá mô hình bởi con người trên quy mô lớn, đã phát hành báo cáo thường niên được mong đợi cao “Trạng thái Trí tuệ Nhân tạo và Học máy Report.” 

Báo cáo Trạng thái Trí tuệ Nhân tạo và Học máy là một báo cáo thường niên tập trung vào các chiến lược được thực hiện bởi các công ty thuộc mọi quy mô trong các ngành công nghiệp khi họ phát triển thêm sự trưởng thành của trí tuệ nhân tạo. Phiên bản mới nhất là phiên bản thứ tám được phát hành bởi Appen, và nó nhấn mạnh các phương pháp hàng đầu về quản lý dữ liệu và bảo mật, trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, và các nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài và vai trò của họ trong việc thúc đẩy tiến bộ. 

Các Phát hiện Chính của Báo cáo

Các điểm chính của báo cáo liên quan đến việc thu thập, chất lượng, đánh giá, áp dụng và đạo đức. 

Một trong những phát hiện chính của báo cáo là 51% người tham gia đồng ý rằng độ chính xác của dữ liệu là rất quan trọng đối với trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo của họ. Điều đã biết là dữ liệu chính xác và chất lượng cao là rất quan trọng đối với sự thành công của các mô hình trí tuệ nhân tạo, nhưng nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp có một khoảng cách đáng kể giữa lý tưởng và thực tế trong việc đạt được độ chính xác của dữ liệu, theo báo cáo. 

Một điểm chính khác là các công ty đang ngày càng chuyển sự tập trung của họ sang trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và trưởng thành hóa các chiến lược của họ. Một số ngày càng tăng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà công nghệ đang làm việc để cải thiện chất lượng dữ liệu thúc đẩy các dự án trí tuệ nhân tạo, điều này thúc đẩy các tập dữ liệu toàn diện và các mô hình không thiên vị. Báo cáo cho thấy 80% người trả lời tin rằng sự đa dạng của dữ liệu là “rất quan trọng” hoặc “quan trọng”. Nó cũng cho thấy 95% người trả lời đồng ý rằng dữ liệu tổng hợp sẽ là một nhân tố chính trong việc tạo ra các tập dữ liệu toàn diện. 

Mark Brayan là CEO tại Appen. 

“Báo cáo Trạng thái Trí tuệ Nhân tạo năm nay cho thấy 93% người trả lời tin rằng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm là nền tảng của tất cả các dự án trí tuệ nhân tạo,” Brayan nói. “Vấn đề là, nhiều người đang phải đối mặt với thách thức khi cố gắng xây dựng trí tuệ nhân tạo tuyệt vời với các tập dữ liệu kém, và nó đang tạo ra một chướng ngại vật đáng kể đối với việc đạt được mục tiêu của họ.” 

Dưới đây là một số điểm chính khác từ báo cáo: 

• Thu thập: 42% nhà công nghệ cho biết giai đoạn thu thập dữ liệu của chu kỳ sống trí tuệ nhân tạo là rất thách thức, và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ít có khả năng báo cáo thu thập dữ liệu là rất thách thức (24%).
• Chất lượng: Hơn một nửa người trả lời cho biết độ chính xác của dữ liệu là rất quan trọng đối với sự thành công của trí tuệ nhân tạo, nhưng chỉ 6% báo cáo đạt được độ chính xác của dữ liệu cao hơn 90%.
• Đánh giá: Có một sự đồng thuận mạnh mẽ xung quanh tầm quan trọng của học máy có con người trong vòng lặp với 81% cho biết nó rất quan trọng hoặc cực kỳ quan trọng. 97% báo cáo đánh giá có con người trong vòng lặp là quan trọng đối với hiệu suất mô hình chính xác.
• Áp dụng: Các nhà công nghệ bị chia rẽ về việc liệu tổ chức của họ có đang dẫn đầu hoặc ngang bằng với các tổ chức khác trong ngành của họ. Người trả lời từ Mỹ có nhiều khả năng cho biết tổ chức của họ đang dẫn đầu các tổ chức khác trong ngành của họ trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo so với người trả lời từ châu Âu.
• Đạo đức: 93% người trả lời đồng ý rằng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm là nền tảng cho tất cả các dự án trí tuệ nhân tạo trong tổ chức của họ. 

Sujatha Sagiraju là Chief Product Officer tại Appen. 

“Hầu hết các nỗ lực trí tuệ nhân tạo đều được dành cho việc quản lý dữ liệu cho chu kỳ sống trí tuệ nhân tạo, điều này có nghĩa là nó là một việc làm đáng kinh ngạc đối với các nhà lãnh đạo trí tuệ nhân tạo để xử lý một mình – và là lĩnh vực mà nhiều người đang gặp khó khăn,” Sagiraju nói. “Thu thập dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng đối với sự thành công của các giải pháp trí tuệ nhân tạo, và chúng tôi đang thấy các tổ chức nhấn mạnh tầm quan trọng của độ chính xác của dữ liệu.” 

Wilson Pang là CTO tại Appen. 

“Độ chính xác của dữ liệu là rất quan trọng đối với sự thành công của trí tuệ nhân tạo và học máy, vì dữ liệu giàu chất lượng mang lại kết quả mô hình tốt hơn và xử lý và ra quyết định nhất quán,” Pang nói. “Để có kết quả tốt, các tập dữ liệu phải chính xác, toàn diện và có thể mở rộng.” 

Bạn có thể tìm thấy báo cáo đầy đủ về Trạng thái Trí tuệ Nhân tạo và Học máy here.