何年にもわたる高価なAI開発と圧倒的な結果の後、ビッグデータの遍在性とコンピューティング能力の容易な利用可能性により、AIの実装が爆発的に増加しています。 ますます多くの企業がテクノロジーの驚異的な機能を利用しようとしているため、これらの新規参入者の一部は最小限の予算で最大の結果を得ようとしています。最も一般的な戦略のXNUMXつは、無料または割引のデータセットを使用してアルゴリズムをトレーニングすることです。
オープンソースまたはクラウドソーシングされたデータセットがベンダーからのライセンスデータよりも実際に安価であるという事実を回避する方法はありません。また、安価または無料のデータでAIスタートアップが購入できる場合もあります。 クラウドソーシングされたデータセットには、いくつかの組み込みの品質保証機能が付属している場合もあります。また、スケーリングが容易であるため、急速な成長と拡大を想像するスタートアップにとってさらに魅力的です。
オープンソースのデータセットはパブリックドメインで利用できるため、複数のAIチーム間の共同開発が容易になり、エンジニアは会社が追加のコストを負担することなく、任意の数の反復を試すことができます。 残念ながら、オープンソースとクラウドソーシングの両方のデータセットには、潜在的な先行節約をすぐに無効にする可能性のあるいくつかの大きな欠点もあります。
安価なデータセットの真のコスト
彼らはあなたがあなたが支払うものを手に入れると言います、そしてそれがデータセットに関しては格言は特に真実です。 AIモデルの基盤としてオープンソースまたはクラウドソーシングされたデータを使用する場合、次の主要な欠点に対処するために大金を費やすことが期待できます。
精度の低下：
無料または安価なデータは、ある特定の領域で問題を抱えており、AI開発の取り組みを妨害する傾向があるのは精度です。 オープンソースデータを使用して開発されたモデルは、データ自体に浸透する品質の問題のため、一般的に不正確です。 データが匿名でクラウドソーシングされている場合、労働者は望ましくない結果について責任を負わず、さまざまな技術や経験レベルによってデータとの大きな矛盾が生じます。
競争の激化：
誰もがオープンソースデータを扱うことができます。つまり、多くの企業がまさにそれを行っています。 XNUMXつの競合するチームがまったく同じ入力で作業している場合、それらは同じ、または少なくとも著しく類似した出力になる可能性があります。 真の差別化がなければ、すべての顧客、投資額、およびXNUMXオンスのメディア報道に対して公平な競争の場で競争することになります。 それは、すでに困難なビジネス環境で運用したい方法ではありません。
静的データ：
あなたの材料の量と質が絶えず流動的であるレシピに従うことを想像してください。 多くのオープンソースデータセットは継続的に更新されており、これらの更新は価値のある追加になる可能性がありますが、プロジェクトの整合性を脅かす可能性もあります。 オープンソースデータのプライベートコピーから作業することは実行可能なオプションですが、更新や新しい追加の恩恵を受けていないことも意味します。
プライバシーの問題：
オープンソースのデータセットは、AIアルゴリズムのトレーニングに利用するまで、あなたの責任ではありません。 データセットが適切なものなしで公開された可能性があります 匿名化 データの使用により、消費者データ保護法に違反する可能性があることを意味します。 このデータのXNUMXつの異なるソースを利用することで、それぞれに含まれる匿名のデータをリンクして、個人情報を公開することも可能になります。
オープンソースまたはクラウドソーシングのデータセットには魅力的な値札が付いていますが、最高レベルで競争して勝つレースカーは中古車のロットから追い出されることはありません。
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