3 помехи при сборе данных с ИИ и прокси-сайтами
Contents of article:
Объемы данных для сбора растут. В 2023 году каждый день в интернете добавлялось 3.5 квинтиллиона байтов информации. В сравнении с 2015 годом, когда эта цифра равнялась 2.5 квинтиллионам, динамика очевидна. А сколько квинтиллионов будет в 2030? Этого не предсказать. Но одно предвидеть можно. Несмотря на экспоненциальные темпы, данные будут агрегироваться и обрабатываться. В роли экосистемы для аренды прокси при сборе данных Dexodata наблюдает за гонкой. Кто победит, будут это бесконечные датасеты или умные инструменты ИИ для их сбора?
Парадокс сбора данных на основе ИИ
Вычислительные мощности набрали галопирующий темп развития. Статистика показывает:
- С 2010 года совокупность вычислительных ресурсов в части МО увеличилась в 10 миллиардов раз;
- Как напоминает Time, ИИ уже сравнялся с человеком и превзошел людей при распознавании почерка и устной речи, анализе изображений и текстов. Даже бытовой контекст схватывается на лету.
Встает логичный вопрос. Если ИИ все оперативнее интерпретирует данные, то какие возможны помехи при сборе данных на основе ИИ? Ведь собирать информацию должно быть проще, чем оценивать. Парадоксальным образом, здесь присутствуют три нюанса, которые опишет наш прокси-сайт.
Помеха при сборе данных с ИИ №1. Предрассудки
Данные генерируются людьми, отражая человеческую природу. Как социальные единицы мы испытываем предубеждения. Следовательно, данные также содержат предрассудки. Сбор таких данных, с присущей им предвзятостью, приведет к искаженным и ошибочным выводам. Независимо от того, насколько умно работает ИИ. Если он накапливает и интерпретирует неправильную или неполную информацию, он соберет дефектные датасеты и предложит неверные решения. Это стандартная помеха при сборе данных с ИИ. Как показывают недавние исследования, организации нередко страдают от негативных последствий из-за предвзятости ИИ. Так, в одном опросе 36% респондентов заявили, что их компании столкнулись с ними.
По состоянию на 2024 год решить эту задачу без живых людей невозможно. Итоговые материалы должны вручную просматриваться несколькими рецензентами с учетом контекста, чтобы выявить предвзятость.
Помеха при сборе данных с ИИ №2. Качество
По сведениям Gartner, качество данных входит в ТОП-3 помех при работе с ИИ. Его поддержание в процессе сбора — нетривиальная задача. Информация часто неструктурирована, что требует усилий по ее оперативной обработке. ИИ обладает в этом плане определенным потенциалом. Он способен на полезные манипуляции, как то: очистку данных, их транскрибирование и т. д. При этом искусственный интеллект все равно надо учить и контролировать.
Для этого члены ИИ-команды по сбору данных должны понимать, как:
- Идентифицировать недостающие данные в датасетах;
- Проверять датасеты на целостность и непротиворечивость;
- Распознавать неактуальность данных;
- Разбираться в вопросах их избыточности.
Помеха при сборе данных с ИИ №3. Динамика данных
Большие данные постоянно генерируются за счет IoT, включая датчики, умную бытовую технику и мобильные гаджеты. Новостные сайты, ленты социальных сетей, приложения, а также пользовательский контент пополняют Сеть нескончаемым потоком. В динамике эти скорости и объемы приводят к перегрузкам, ошибочному анализу и задержкам при обработке. А некоторые данные и вовсе остаются неиспользованными. На них не хватает мощностей.
Из-за подобного дрейфа данных есть вероятность проявления трех проблем второго уровня:
- Временные разночтения
Данные подвержены постоянным изменениям из-за перемен в бизнес-среде, поведенческих паттернах, технологических решениях. То, что информативно сегодня, может стать нерелевантным завтра. А ИИ продолжит собирать эту уже ненужную информацию.
- Поддержание ИИ-моделей в рабочем состоянии
По мере таких временных сдвигов, ИИ, обученный на устаревших данных, начнет допускать сбои. Поэтому проблематично натренировать умных сборщиков и кибераналитиков по принципу «раз и навсегда». Инструменты придется постоянно переучивать.
- Отсутствие исторических данных
Когда речь идет о новых явлениях или трансформациях, дает о себе знать нехватка знаний о прошлом. ИИ не сможет извлечь и учесть их, ведь их попросту не существует.
Преодоление этих помех из-за дрейфа данных возможно по двум направлениям:
- Постоянные ручные обновления, подразумевающие переобучение модели за счет свежих данных. Есть также вариант настроить автоматические раунды переобучения за счет подгрузки и поглощения данных с определенной периодичностью;
- Гибкие саморазвивающиеся алгоритмы, использующие методологии активного обучения. Этот вариант технически сложен и дорог, но дает моделям адаптироваться в фоновом режиме. В том числе стоить проекции в прошлое, по которому нет сведений.
Платформа для аренды прокси с геотаргетингом Dexodata подчеркивает объективный факт. ИИ не является панацеей при сборе и обработке данных. Участие людей все еще необходимо. Конечно, ИИ серьезно помогает и облегчает техническую часть. Но без живых сотрудников искусственный интеллект деградирует.
Прокси-сайт Dexodata готов таким работниками помочь. Аренда прокси резидентного и мобильного типа для сбора данных на основе ИИ предлагается по 100+ странам. Новым пользователям доступен бесплатный пробный период для теста прокси при сборе данных.
