数据收集中的3个挑战：AI与代理的结合及其解决方案
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想想以下事实。到2023年，每天产生了惊人的3.5万亿字节的数据用于收集。而在2015年，这一数字为2.5万亿。到2030年，将会有多少万亿字节的数据可供获取、审查和利用呢？
可以肯定的是，个人和实体将会收集和评估这些不断扩展的数据集。作为一个专注于数据收集代理的网站，提供住宅和移动代理的购买服务，Dexodata无法不关注这场竞争。
谁将获胜，收集数据的不断增加，还是AI的扩展能力？让我们来探讨一下我们所知道的。
数据收集难度的悖论
智能计算能力正在飞速增长。最近的研究显示：
- 自2010年以来，专用于机器学习模型的计算资源的数量增加了惊人的100亿倍；
- 根据《时代》杂志，AI在处理手写、口语、图像、文本，甚至常识性上下文方面，已经与人类同样有效或超过人类。
一个合乎逻辑的问题随之而来：如果AI在数据解释方面如此先进，那么基于AI模型的数据收集有什么问题呢？数据收集应该比数据评估更简单。悖论的是，存在三个显著障碍，使得适用的困境更加复杂。
AI数据收集挑战 # 1. 偏见
数据是由人生成的，反映了人性。作为社会单位，我们带有偏见。因此，数据也可能包含偏见。收集这些固有偏见的数据，会导致偏差的错误结论。无论AI模型多么智能，如果它们积累和解释错误的细节，就会编制出缺陷数据集并给出误导性的观点。这是一个常见的数据收集挑战。最近的研究显示，组织报告由于AI偏见而产生的高昂后果。显著的36%的人表示，他们的组织在一个或多个算法中经历了由于AI偏见而产生的不利影响。
到2024年，解决问题不再可能不依赖于人。您得到的数据集必须由具有上下文意识的多样化审查员手动分析，以识别收集后的偏见。
AI数据收集挑战 # 2. 质量
根据Gartner，数据质量属于AI激活和使用的三大障碍之一。在数据收集过程中保持适当的质量可能是一项艰巨的任务，主要是因为可用信息通常是非结构化的，需要广泛的处理。在这方面，AI具有更大的潜力，因为它可以被训练执行某些操作，例如数据清理、减少、转录等。
确保您委托进行数据收集的AI工具得到高素质人员的支持和调整，他们熟悉：
- 确定缺失数据；
- 执行数据完整性检查；
- 识别数据不相关的实例；
- 理解数据冗余问题。
AI数据收集挑战 # 3. 数据漂移
大数据不断流动，来自连接的物联网设备，包括传感器、智能家电、便携式设备。新闻网站、社交媒体动态以及用户生成的内容，加剧了过载。这种速度和数量可能导致分析错误、无限延迟，以及由于缺乏AI能力而未被使用的数据。
可能存在三个二级障碍：
- 时间发展的变化
现实世界的数据受到由于环境变化、行为模式或技术突破而持续变化的影响。今天有意义或准确的东西，未来可能不再成立。
- 维持当前运行的模型
随着数据经历时间变化，基于过时数据训练的AI可能会失去准确性或变得完全过时。这一特性强调了持续跟踪模型性能及其系统性再训练的重要性。
- 缺乏历史数据
在某些情况下，尤其是在上升现象或快速上下文变化的情况下，可能缺乏有效代表当前或即将发生条件的历史记录。
应对这些数据收集困难可能有两个方向：
- 手动持续更新，意味着使用新数据重新训练模型并保持其相关性。还可以实施自动化管道，以定期刷新AI模型。
- 灵活的自我进化算法，采用主动学习方法，使模型能够实时适应获取的数据。这些策略使模型参数能够逐步调整，提高其应对变化的数据分布的能力。
Dexodata的平台提供地理定位代理，包括住宅和移动网络代理，强调：AI并不是灵丹妙药。正如您所看到的，人工参与只能解决现有的不足。是的，AI可以促进数据收集，协助工作人员。然而，人工智能尚无法完全取代他们。
我们始终准备为您的团队提供服务，作为一个数据收集专业人员可以自由购买住宅和移动代理的平台。这将支持他们在全球范围内的AI活动，因为来自100多个国家的代理可供使用，包括美国、加拿大、主要的欧盟国家、土耳其、俄罗斯、哈萨克斯坦、乌克兰、智利。
付费的代理免费试用对有数据收集计划的新用户开放。
