Ett av de mest utmanande och intressanta områdena inom generativ AI är utvecklingen av stora språkmodeller (LLM). Dessa modeller kan förstå mänsklig text och generera text som påminner om den och erbjuder därför enorma användningsmöjligheter i olika branscher. Det är dock viktigt att hantera deras träningsdata och datamärkning på ett genomtänkt och ansvarsfullt sätt för att se till att AI-baserade lösningar och verktyg levererar rättvisa och lämpliga resultat för alla samhällssektorer.

Omfattande träningsdata bidrar till ansvarsfull AI-utveckling

En avgörande faktor för att kunna utveckla robusta, tillförlitliga och etiska AI-modeller är att AI-träningsdata är varierade och hämtade från olika områden. AI-system blir bara så bra som de data som samlas in för att träna dem. Om data inte är heltäckande riskerar modellerna att bli fördomsfulla. Det leder till orättvisa och olämpliga resultat. Aurora AI Studio™, ett verktyg från Lionbridge, kan göra en betydande skillnad.

Aurora AI Studio utvecklas med hjälp av en grupp testare och bidragsgivare. På så sätt samlas data in från ett stort antal olika kulturella, språkliga och demografiska bakgrunder. Heltäckande indata är oumbärliga för att träna AI-modeller så att de blir fördomsfria och representativa för hela jordens befolkning. Genom att utgå från en rad olika perspektiv kan vi upptäcka och förhindra fördomar som annars kunde ha gått obemärkta förbi.

Data som är skapade av människor och ansvarsfull AI

En annan viktig aspekt vid utveckling av effektiva AI-modeller är att använda träningsdata skapade av människor. Om man förlitar sig på AI-genererade data kan kombinerade fördomar och felaktigheter smyga sig in i motorn, vilket leder till sämre resultat och etiska problemställningar. Data skapade av människor speglar den variation och komplexitet som ryms på hela jordklotet. Det är egenskaper som gör att data skapade av människan är oumbärliga för att träna upp AI-modeller som besitter verklig intelligens och som kan förstå nyanserade resonemang.

Crowdsourcing för ansvarsfull AI

Crowdsourcing är en effektiv lösning på utmaningar kring AI-träning och AI-testning. Genom Aurora AI Studio-plattformen kan företag få tillgång till en stor pool av globala bidragsgivare. På så sätt säkerställs att AI-modellerna tränas med ett stort antal olika indata och scenarier. Metoden bidrar till mer robusta modeller och uppfyller samtidigt etiska krav på rättvisa och inkludering.

Vid utveckling av en stor språkmodell är det till exempel viktigt att inkludera lingvistiska data på olika språk och dialekter. Aurora AI Studio underlättar det här arbetet genom att koppla samman företag med bidragsgivare som talar olika språk och har olika kulturell bakgrund. Genom inkluderingen säkerställs att AI-modeller kan förstå och generera text korrekt i olika språkliga sammanhang, samtidigt som risken för språkbias minskar.

Kontakta oss

Gör dig redo att utforska AI-datatjänster för din stora språkmodell och dina innehållsbehov. Lionbridge samarbetar med kunder för att uppnå optimala AI-resultat. Vi erbjuder banbrytande teknik och har hjälpt globala företag i alla branscher i flera decennier. Du kan lita på att vårt expertteam erbjuder säkra, AI-baserade lösningar som är skräddarsydda efter dina mål. Kontakta oss.