Искусственный интеллект, ориентированный на данные, поможет уменьшить количество галлюцинаций и предубеждений, а также повысить качество выводов в системах генеративного ИИ, пишет на портале The New Stack Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии компании Couchbase. Достижения в области трансформерных нейронных сетей и генеративного ИИ являются движущей силой одного из крупнейших технологических сдвигов современности. Они также способны раскрыть инновации и изобретательность в масштабе. По мере развития ИИ данные занимают все более главенствующее положение. Это жизненная сила, которая питает проекты машинного обучения, превращая простые понятия в действенные инсайты. Чтобы укрепить развитие ИИ, требуется смена парадигмы — переход от подхода к ИИ, ориентированного на модели, к подходу, ориентированному на данные. Этот сдвиг может существенно помочь уменьшить количество галлюцинаций и предубеждений в системах генеративного ИИ. Сосредоточение внимания на ИИ, ориентированном на данные, и приближение моделей к данным улучшит производительность моделей ИИ и позволит предприятиям полностью раскрыть их потенциал. Моделе-центричный подход к ИИ Ориентированный на модели подход к ИИ — это традиционный путь развития МО. Переход к дата-центричному ИИ Такой подход к ИИ, ориентированный на данные, является краеугольным камнем для организаций, которые хотят обеспечить генеративный и предиктивный опыт, основанный на самых свежих данных. Переход к подходу к ИИ, ориентированному на данные и обеспечивающему их качество и актуальность, может принести организациям следующие преимущества: В отличие от подхода, ориентированного на модели, при котором модели часто сталкиваются с ошибками, связанными с низким качеством данных, ИИ, ориентированный на данные, стремится преодолеть пропасть между моделями ИИ и динамичными реалиями, на которые они стремятся ориентироваться. Переход к подходу, ориентированному на данные, повышает вероятность уменьшения количества таких ошибок. Переход от подхода к ИИ, ориентированного на модели, к подходу, ориентированному на данные, представляет собой фундаментальный сдвиг в мышлении. Сбалансированный подход, использующий сильные стороны как ориентированного на модели, так и ориентированного на данные ИИ, необходим для решения современных задач ИИ, чтобы организации могли получить максимальную отдачу от своих ИИ-проектов. Чтобы модели ИИ разрабатывались на основе самых свежих данных, были точными и надежными, организации должны принять переход к ИИ, ориентированному на данные.itWeek