ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಅನೇಕ AI ಖರೀದಿದಾರರು ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಂದು ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದ್ದಾರೆ: ವೇಗ. ವೇಗದ ಪೈಲಟ್ಗಳು. ವೇಗವಾದ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್. ವೇಗವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚಕ್ರಗಳು. ವೇಗವಾದ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್.
ಆದರೆ AI ಪೂರೈಕೆ-ಸರಪಳಿ ಅಪಾಯದ ಸುತ್ತಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಆ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪದರವನ್ನು ಅಪಾಯವು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ನಂತರ, ವೇಗವು ಮುಖ್ಯಾಂಶವಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯು ನಿಜವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಮರ್ಕಾರ್ ಮತ್ತು ಲೈಟ್ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಕುರಿತ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರದಿಗಳು ಆ ಪಾಠವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸಿದೆ.
ಅಗ್ಗದ ಮುಂಗಡ ವೆಚ್ಚವು ದುಬಾರಿ ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು.
ಕಳಪೆಯಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲ್ಪಟ್ಟ, ಸಡಿಲವಾಗಿ ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ, ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಅಥವಾ ಬಲವಾದ ಆಡಳಿತವಿಲ್ಲದೆ ಪಡೆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಮಿತವ್ಯಯಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಆ ವೆಚ್ಚವು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ, ಮಾನದಂಡದ ಅಸ್ಥಿರತೆ, ಕಾನೂನು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ, ಕಳಪೆ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲ ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಲೇಖನ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಗುಪ್ತ ಅಪಾಯಗಳು "ಉಚಿತ" ದತ್ತಾಂಶವು ಇನ್ನೂ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಅದು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೌನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಅನೇಕ AI ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಅವು ಕ್ರಮೇಣ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತವೆ.
ಹಾನಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಮಂಜಸ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳು, ದುರ್ಬಲ ಅಂಚಿನ-ಕೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ QA ಲೂಪ್ಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾನವ-ಸುತ್ತಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಗುಣಮಟ್ಟವು ದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಇಡಬೇಕು ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಇನ್ನೂ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಡೊಮೇನ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಮಗ್ರತೆಗಾಗಿ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೈಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ LLM ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭಾಗವಾಗಿ ತಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
ವೇಗ-ಮೊದಲು ನಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸ-ಮೊದಲು AI ವಿತರಣೆಗೆ ಸರಿಸಿ
ಅನೇಕ ಖರೀದಿದಾರರು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ.
ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಗುಪ್ತ ಮರುಬಳಕೆ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸಂಘರ್ಷಗಳು ಅಥವಾ ಸಡಿಲವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಿಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ಪಾಲುದಾರರ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ.
ಇಲ್ಲಿಯೇ ತಟಸ್ಥತೆ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಡೇಟಾ ತಟಸ್ಥತೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುತ್ತುವರಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪರಿಸರ ಬದಲಾದರೆ ಯಾವ ರಕ್ಷಣೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ವೇಗ-ಮೊದಲು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸ-ಮೊದಲು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
- ವೇಗ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯ, ಆದರೆ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಇಲ್ಲದೆ ವೇಗವು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಅಗ್ಗವಾಗಿರುವುದು ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯ, ಆದರೆ ಆಡಳಿತವಿಲ್ಲದೆ ಅಗ್ಗವಾಗಿರುವುದು ದುಬಾರಿ.
- ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಖರೀದಿದಾರರು ಮೂಲ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಖಾತರಿ, ಪಾರದರ್ಶಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, ಅನುಸರಣೆ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಮುಖಪುಟ, ಅನುಸರಣೆ ಪುಟ ಮತ್ತು LLM ಸೇವೆಗಳ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸ್ಥಾನೀಕರಣವು ಆ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ಕುರಿತು ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಮಾನ
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ನ ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಜೇತರು ಕನಿಷ್ಠ ಘರ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುವ ಮಾರಾಟಗಾರರಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬದಲಾದಂತೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಬಲ್ಲ ಮಾರಾಟಗಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯು ನೀವು ನಂಬಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರೆ, ಶೈಪ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮಾನವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, LLM-ಕೇಂದ್ರಿತ AI ಸೇವೆಗಳು, ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮ-ಸಿದ್ಧ ಆಡಳಿತ ಪದ್ಧತಿಗಳು.
ಅಗ್ಗದ AI ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ?
ಅಗ್ಗದ AI ಡೇಟಾವು ಕಳಪೆ ದಾಖಲಾತಿ, ದುರ್ಬಲ ಮೂಲ, ಅಸಮಂಜಸ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಕಾನೂನು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ QA ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಅಪಾಯದ ಕುರಿತು ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಲೇಖನವು ಈ ಕಳವಳಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಟ್ರಸ್ಟ್-ಫಸ್ಟ್ AI ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಎಂದರೇನು?
ವಿಶ್ವಾಸ-ಮೊದಲು AI ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಎಂದರೆ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ವೇಗ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಆಡಳಿತ, ಭದ್ರತೆ, ಮೂಲ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ಗೆ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಏಕೆಂದರೆ ಡೊಮೇನ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ AI ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ HITL ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ಡೇಟಾ ತಂತ್ರವು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು?
ಬಲವಾದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ಡೇಟಾ ತಂತ್ರವು ವೇಗ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದ ಜೊತೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್, ಮಾನವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಖಾತರಿ, ಅನುಸರಣೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. ಶೈಪ್ ಅವರ ಮುಖಪುಟ ಮತ್ತು LLM ಸೇವೆಗಳ ಪುಟಗಳು ಆ ಸ್ತಂಭಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ.
