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Framework TRUST di Lionbridge
Rafforzare la fiducia nell'uso dell'intelligenza artificiale
Collaboratori internazionali: Allie Fritz
Director of Interpretations di Lionbridge
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Per addestrare i propri modelli AI, i team si trovano a scegliere tra due modalità di raccolta dati AI molto diverse: dati raccolti da esseri umani e dati sintetici. In teoria, la raccolta dati AI di tipo sintetico sembra la scelta più ovvia. I dati sintetici sono veloci, economici e scalabili all'infinito. Tuttavia, ora che sempre più aziende superano la fase di sperimentazione iniziale e passano a sistemi AI pronti per la produzione, emergono criticità dei dati sintetici in termini di qualità, diversità, contesto e attendibilità. Si tratta di aspetti per i quali solo i dati reali, raccolti da esseri umani, possono offrire affidabilità. La chiave è scegliere il giusto partner per i servizi di dati AI. Un partner esperto nelle soluzioni per i dati AI offre ambienti controllati, flussi di lavoro personalizzati e l'accesso a collaboratori di diverse fasce demografiche e distribuiti a livello globale. I nostri standard operativi sono elevati, per questo raccogliamo dati di addestramento degli LLM che migliorano realmente le prestazioni dei modelli.
Alla luce di questi fattori, molti team stanno rivalutando i casi in cui i dati sintetici rappresentano la soluzione giusta. Le aziende che sviluppano sistemi multimodali, critici per la sicurezza o con forti componenti culturali (dagli assistenti vocali alla ricerca, fino alla visione artificiale e all'AI agenziale) stanno riscontrando che i dati sintetici non sempre riescono a replicare in modo affidabile scenari umani reali. Questi set di dati mancano di casi limite, rumore realistico, profondità emotiva e prospettive globali. I modelli addestrati esclusivamente sui dati sintetici hanno maggiori probabilità di raggiungere un limite di miglioramento, generare allucinazioni o non funzionare correttamente.
È importante sottolineare che i dati sintetici continuano a evolversi e, in alcuni scenari, possono effettivamente svolgere un ruolo complementare nell'addestramento dei modelli. La maggior parte delle organizzazioni può trarre beneficio da una certa quantità di dati sintetici. Tuttavia, questi vengono in genere usati come integrazione a dati etichettati di alta qualità che sono raccolti da esseri umani, provenienti da fonti etiche, demograficamente diversificati, ricchi di contesto e supportati da rigorosi processi di controllo qualità.
Guardate l'infografica qui sotto per scoprire cinque motivi per cui le aziende scelgono i dati raccolti da esseri umani.
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Siete pronti a esplorare la creazione di set di dati personalizzati e i servizi per i dati AI? Vi serve aiuto per addestrare il vostro modello con dati etichettati di alta qualità? Saremo felici di illustrarvi i vantaggi offerti dalle soluzioni per i dati di Lionbridge AI™. Contattateci.
