A mesterséges intelligencia, különösen a természetes nyelvi feldolgozás terén a közelmúltban elért áttörések nagyrészt a méretaránynak, vagyis a hatalmas adathalmazokon képzett nagyobb modelleknek tulajdoníthatók. Egy újonnan megjelenő kutatás azonban azt mutatja, hogy nem csak a mennyiség számít, hanem az MI-rendszerek képzéséhez használt adatok minősége is.
A szintetikus adatok forradalma
Az adatok a legtöbb mesterséges intelligencia projektben problémát jelentenek. Több vállalkozás is elbukott már a „jó” adatok hiánya miatt. Erre szolgál egy viszonylag új megközelítés, a szintetikus adatokra való támaszkodás.
A jövő felszabadítása: hogyan alakíthatja át a generatív MI a tartalmi platformokat
Az üzleti vállalkozások generatív MI modelljei azzal fenyegetnek, hogy felforgatják a tartalomkészítés világát, és jelentős hatással lesznek a marketingre, a szoftverekre, a tervezésre, a szórakoztatásra és a személyközi kommunikációra. Ezek a modellek képesek szöveget és képeket előállítani: blogbejegyzéseket, programkódot, verseket és művészeti alkotásokat.
A DevOps mint kultúra
A mai világban minden nagyobb vállalat és szervezet kapcsolatban áll a szoftverfejlesztéssel. Minden eddiginél nagyobb lett a nyomás, hogy gyorsabban és agilisabban haladjanak anélkül, hogy ez a biztonság vagy a megbízhatóság rovására menne. Ez viszont gyakran abban nyilvánul meg, hogy a legtöbb projektet előbb vagy utóbb törlik vagy felfüggesztik. A DevOps ezt a helyzetet kívánja orvosolni: hogyan lehet rávenni a fejlesztést, az üzemeltetést és a szervezeten belüli egyéb csoportokat, hogy közös célok mentén működjenek együtt, hogy gyorsabban és megbízhatóbban szállítsák a szoftvereket az ügyfeleknek és a végfelhasználóknak.
Hogyan változtatja meg a DataOps az adatok világát?
A DataOps-szal kapcsolatos egyik gyakori tévhit az, hogy ez nem más, mint az adatelemzésre alkalmazott DevOps. Bár szemantikailag kissé félrevezető, a „DataOps” elnevezésnek van egy pozitív tulajdonsága. Azt kommunikálja ugyanis, hogy az adatelemzéssel el lehet érni azt, amit a szoftverfejlesztés a DevOps-szal már sikeresen megvalósított. Vagyis a DataOps nagyságrendekkel javíthatja a minőséget és a ciklusidőt, amikor az adatcsapatok új eszközöket és módszereket használnak.
A Web3 sötét oldala
A mesterséges intelligencia látványosan változtatta meg életünket és a munkánkat. Mégis rögvest előtérbe került az MI-adatok elfogultságának problémája. Ahogy haladunk a Web3-as jövő felé, természetes, hogy olyan új innovatív termékeket és szolgáltatásokat fogunk látni, melyek a decentralizációt és a mesterséges intelligenciát együttesen használják majd. És bár egyes szakértők azt állítják, hogy a Web3 technológiák jelenthetik a választ az MI által szolgáltatott adatok torzítására, ez nem is állhatna távolabb az igazságtól.