في سعينا لبناء حلول ذكاء اصطناعي قوية وموضوعية، من الضروري التركيز على تدريب النماذج باستخدام مجموعة بيانات متنوعة وديناميكية وممثلة. تُعدّ عملية جمع البيانات بالغة الأهمية في تطوير حلول ذكاء اصطناعي موثوقة. وفي هذا السياق، يُصبح جمع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال العاملين عبر منصات العمل الحرّ عنصرًا أساسيًا في استراتيجية جمع البيانات.
في هذه المقالة، دعونا نستكشف دور العاملين عبر الإنترنت، وتأثيرهم على تطوير خوارزميات التعلم الآلي ونماذج التعلم الآلي، والحاجة والفوائد التي يقدمونها للعملية بأكملها.
لماذا يُطلب من عمال الحشود بناء نماذج ذكاء اصطناعي؟
نحن البشر نُنتج كميات هائلة من البيانات، ومع ذلك، لا يُمثّل سوى جزء ضئيل منها قيمة حقيقية. ونظرًا لغياب معايير قياس جودة البيانات، فإنّ معظم البيانات المُجمّعة إما متحيزة، أو تعاني من مشاكل في الجودة، أو لا تُمثّل الواقع. ومع تزايد تطوير نماذج التعلّم الآلي والتعلّم العميق التي تعتمد على كميات هائلة من البيانات، تزداد الحاجة إلى مجموعات بيانات أفضل وأحدث وأكثر تنوّعًا.
إنه المكان الذي يلعب فيه عمال الحشود.
تعمل بيانات التعهيد الجماعي على بناء مجموعة بيانات بمشاركة مجموعات كبيرة من الأشخاص. يبث عمال الحشود الذكاء البشري في الذكاء الاصطناعي.
تُتيح منصات التعهيد الجماعي إمكانية جمع البيانات وتصنيفها لمجموعة كبيرة ومتنوعة من الأشخاص. كما يُمكّن التعهيد الجماعي الشركات من الوصول إلى قوة عاملة ضخمة وديناميكية وفعّالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع.
استطاعت منصة أمازون ميكانيكال ترك، وهي أشهر منصات التعهيد الجماعي، جمع 11 ألف محادثة بين البشر خلال 15 ساعة، ودفعت للعاملين 0.35 دولارًا أمريكيًا عن كل محادثة ناجحة. يُسلط هذا الأجر الزهيد الضوء على أهمية وضع معايير أخلاقية لجمع البيانات.
من الناحية النظرية ، يبدو أنها خطة ذكية ، لكنها ليست استراتيجية سهلة التنفيذ. أدى عدم الكشف عن هوية العمال إلى ظهور مشكلات تتعلق بالأجور المنخفضة ، وتجاهل حقوق العمال ، وسوء جودة العمل الذي يؤثر على أداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
فوائد وجود عمال حشد لمصدر البيانات
من خلال إشراك مجموعة متنوعة من العاملين في الحشد ، يمكن لمطوري الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي توزيع المهام الصغيرة وجمع الملاحظات المتنوعة والواسعة النطاق بسرعة وبتكلفة منخفضة نسبيًا.
بعض الفوائد البارزة لتوظيف عمال جماعي لمشاريع الذكاء الاصطناعي هي
تسريع طرح المنتجات في السوق: وفقًا لبحث أجرته شركة Cognilytica، يُقضى ما يقارب 80% من وقت مشاريع الذكاء الاصطناعي في أنشطة جمع البيانات، مثل تنظيفها وتصنيفها وتجميعها. بينما لا يُخصص سوى 20% من الوقت للتطوير والتدريب. وبذلك، تُزال العوائق التقليدية أمام توليد البيانات، إذ يُمكن استقطاب عدد كبير من المساهمين في وقت قصير.
حلٌّ فعّال من حيث التكلفة: يقلل جمع البيانات من مصادر جماعية الوقت والجهد المبذولين في التدريب والتوظيف وإلحاق الموظفين. وهذا يُلغي التكاليف والوقت والموارد اللازمة، حيث يتم توظيف القوى العاملة بنظام الدفع مقابل كل مهمة.
تعزيز التنوع في مجموعة البيانات: يُعدّ تنوع البيانات عاملاً حاسماً في تدريب حلول الذكاء الاصطناعي. فلكي يُنتج النموذج نتائج غير متحيزة، يجب تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة. وبفضل التعهيد الجماعي للبيانات، يُمكن إنشاء مجموعات بيانات متنوعة (جغرافية، لغوية، لهجات) بجهد وتكلفة منخفضين.
يعزز قابلية التوسع: عندما تقوم بتوظيف عمال موثوق بهم من الجمهور، يمكنك ضمان جمع بيانات عالية الجودة يمكن توسيع نطاقها بناءً على احتياجات مشروعك.
التعهيد الجماعي الداخلي مقابل التعهيد الجماعي - من الفائز؟
| البيانات الداخلية | حشد البيانات |
|---|---|
| يمكن ضمان دقة البيانات واتساقها. | يمكن الحفاظ على جودة البيانات ودقتها واتساقها إذا تم إشراك منصات التعهيد الجماعي الموثوق بها مع معايير ضمان الجودة القياسية |
| لا يعد الحصول على البيانات الداخلية قرارًا عمليًا دائمًا لأن فريقك الداخلي قد لا يفي بمتطلبات المشروع. | يمكن ضمان تنوع البيانات حيث أنه من الممكن تعيين مجموعة غير متجانسة من العاملين على أساس احتياجات المشروع. |
| مكلف لتوظيف وتدريب العمال لاحتياجات المشروع. | حل فعال من حيث التكلفة ل جمع البيانات لأنه من الممكن توظيف وتدريب وإلحاق العمال باستثمارات أقل. |
| وقت التسويق مرتفع لأن جمع البيانات داخل الشركة يستغرق وقتًا طويلاً. | الوقت اللازم للتسويق أقل بكثير لأن العديد من المساهمات تأتي بسرعة. |
| مجموعة صغيرة من المساهمين الداخليين والقائمين بالتسميات | مجموعة كبيرة ومتنوعة من المساهمين و واضعي البيانات |
| سرية البيانات عالية جدًا مع وجود فريق داخلي. | يصعب الحفاظ على سرية البيانات عند العمل مع حشد كبير من العاملين في جميع أنحاء العالم. |
| أسهل في تتبع جامعي البيانات وتدريبهم وتقييمهم | تحدي لتتبع وتدريب جامعي البيانات. |
سد الفجوة بين عمال التعهيد الجماعي والطالب.
هناك نقصٌ واضحٌ في المعلومات من جانب الجهة الطالبة، إذ لا يُزوَّد العاملون إلا بمعلوماتٍ تتعلق بالمهمة المحددة. فعلى سبيل المثال، على الرغم من تكليفهم بمهامٍ صغيرةٍ كالتسجيل الصوتي للحوارات بلهجتهم الأم، إلا أنهم نادرًا ما يُزوَّدون بالسياق. فهم لا يملكون المعلومات اللازمة لفهم سبب قيامهم بما يقومون به وكيفية إنجازه على النحو الأمثل. ويؤثر هذا النقص في المعلومات سلبًا على جودة العمل الجماعي.
بالنسبة للإنسان ، فإن وجود السياق بأكمله يوفر الوضوح والغرض من عملهم.
أضف إلى هذا المزيج بُعدًا آخر لاتفاقية عدم الإفشاء - اتفاقيات عدم الإفشاء التي تحد من كمية المعلومات التي يتم توفيرها للعامل الجماعي. من منظور العامل الجماعي ، يُظهر سحب المعلومات هذا نقصًا في الثقة وتضاؤل الأهمية لعملهم.
عند النظر إلى الموقف نفسه من منظور مختلف، نجد نقصًا في الشفافية من جانب العامل. فصاحب العمل لا يفهم تمامًا طبيعة العامل المكلف بإنجاز المهمة. قد تتطلب بعض المشاريع نوعًا محددًا من العمال، إلا أن معظم المشاريع تتسم بالغموض. والحقيقة أن هذا قد يُعقّد عملية التقييم والتغذية الراجعة والتدريب لاحقًا.
لمواجهة هذه الصعوبات ، من المهم العمل مع خبراء جمع البيانات الذين لديهم سجل حافل بتوفير بيانات متنوعة ومنظمة وممثلة تمثيلاً جيدًا من مجموعة واسعة من المساهمين.
يمكن أن يكون لاختيار Shaip كشريك بيانات لك فوائد متعددة. نحن نركز على التنوع والتوزيع التمثيلي للبيانات. يتفهم موظفونا المتمرسون والمخلصون دوافع كل مشروع ويطورون مجموعات بيانات يمكنها تدريب الحلول القوية القائمة على الذكاء الاصطناعي في أي وقت من الأوقات.
[اقرأ أيضًا: دليل البدء ببيانات تدريب الذكاء الاصطناعي: التعريف، المثال، مجموعات البيانات ]
