Người quản lý nên hỏi gì về mô hình và bộ dữ liệu AI
- Bài viết đề cập đến việc các dự án AI thất bại thường xuyên, đặc biệt sau khi triển khai, gây tốn kém và xấu hổ như trường hợp của Amazon về nhận diện khuôn mặt hay Microsoft với chatbot Tay.
- Các nhà quản lý cấp cao có trách nhiệm ngăn chặn thất bại sau triển khai nhưng thường thiếu hiểu biết về bộ dữ liệu và mô hình AI, khiến họ không thể đặt câu hỏi hoặc đánh giá mô hình AI.
- Bài viết cung cấp một khung để xác định "dữ liệu đúng" và sáu câu hỏi mà các nhà quản lý nên hỏi các nhà phát triển mô hình AI trước và trong quá trình mô hình hóa và triển khai.
- Khung "Dữ liệu Đúng" bao gồm 5 yếu tố: vấn đề và số người quan tâm, khái niệm về dữ liệu đúng, dữ liệu huấn luyện, mô hình AI, và dữ liệu sẽ được áp dụng cho mô hình trong tương lai.
- 6 tiêu chí để xác định dữ liệu đúng gồm: Tính liên quan/đầy đủ, toàn diện/đại diện đầy đủ, chính xác/tính xác thực, tính đáng tin cậy, tính cập nhật và tính đồng nhất.
📌 Nhà quản lý cần hiểu sâu về mô hình AI và bộ dữ liệu để đặt câu hỏi và đánh giá chính xác, giảm thiểu rủi ro thất bại sau triển khai. Bài viết cung cấp khung "Dữ liệu Đúng" với 5 yếu tố cần xem xét và 6 tiêu chí để đánh giá dữ liệu: Tính liên quan, toàn diện, chính xác, đáng tin cậy, cập nhật và đồng nhất. Các nhà quản lý sử dụng khung và câu hỏi đề ra có thể điều hướng qua các thách thức và thực hiện quyết định sáng suốt, hạn chế thất bại trong các dự án AI.