Socio de anotación de datos frente a crowdsourcing: ¿Cuál es la mejor opción para su proyecto de IA?

El Colaboración colectiva se ha convertido en una forma cada vez más popular de obtener anotaciones de datos para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) o la visión artificial. Si bien puede resultar rentable y eficaz para acumular grandes cantidades de datos etiquetados, también presenta riesgos que pueden aumentar el coste total de los proyectos de IA.

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¿Cómo se usa el crowdsourcing para la anotación de datos?

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La anotación de datos de colaboración colectiva es el proceso de obtener datos etiquetados mediante la subcontratación de la tarea de anotación (o etiquetado) a un grupo grande de colaboradores, generalmente a través de una plataforma en línea. Los colaboradores suelen ser anónimos y pueden provenir de diversos orígenes y niveles de experiencia. Las plataformas que utilizan los colaboradores suelen ofrecer una interfaz fácil de usar que les permite acceder a los datos y anotarlos en función de criterios predefinidos, como etiquetar objetos en imágenes o transcribir discursos en grabaciones de audio. A continuación, las anotaciones generadas por los colaboradores se agregan y se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático para diversas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial.

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Anotar datos con crowdsourcing: ¿cuáles son los beneficios?

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El crowdsourcing ofrece varias ventajas, incluida la capacidad de obtener rápidamente grandes cantidades de datos etiquetados a un costo relativamente bajo. Las plataformas de crowdsourcing pueden aprovechar la gran cantidad de colaboradores para anotar los datos, lo que permite acelerar los tiempos de entrega y aumentar la escalabilidad. El crowdsourcing puede proporcionar una amplia gama de perspectivas y conocimientos, lo que permite realizar anotaciones más completas y precisas, y permite realizar anotaciones las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que aumenta la eficiencia y reduce los tiempos de respuesta. También puede promover la transparencia de los datos y la democratización del acceso a la obra digital, ya que permite a cualquier persona con conexión a Internet contribuir al proceso de etiquetado, independientemente de su ubicación o situación socioeconómica. En cualquier caso, esto es lo que proponen y proponen estas plataformas, incluso si los estudios han demostrado desde entonces que los empleos creados por las plataformas de trabajo temporal contribuyen en mayor medida a la precarización de las poblaciones que las utilizan.

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¿Por qué elegir un socio dedicado a la anotación de datos?

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La anotación de datos es un paso fundamental en el aprendizaje automático. Un socio especializado en la anotación de datos (como Innovatiana) es una empresa que ofrece servicios dedicados a la inteligencia artificial y al procesamiento de datos. En su mayor parte, estos socios utilizan anotadores internos capacitados con experiencia en un dominio específico. Debido a sus conocimientos, formación y experiencia en el sector, por lo general proporcionan anotaciones de datos mejores, más precisas y más consistentes que las anotaciones de colaboración colectiva.

Si bien la anotación de datos de colaboración colectiva es una opción popular entre los científicos de datos, hay varias razones por las que debería considerar la posibilidad de utilizar un socio de anotación de datos con una fuerza laboral interna:

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1. Amplia experiencia y conocimientos

Los proveedores de anotaciones de datos que emplean anotadores capacitados tienen amplios conocimientos y experiencia en las tareas específicas del dominio en el que están anotando. Esta experiencia garantiza que las anotaciones sean consistentes, precisas y de alta calidad, lo que se traduce en modelos de aprendizaje automático con un mejor rendimiento. Además, los equipos dedicados a sus casos de uso supervisan los servicios y pueden intervenir con regularidad, como en cualquier actividad de prestación de servicios, garantizándole la continuidad.

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2. Proceso de control de calidad y SLA

Existen procesos para garantizar que las anotaciones sean precisas y consistentes. Para los pedidos más grandes (varios cientos de miles de datos para anotar), la mayoría de los proveedores ofrecen acuerdos de nivel de servicio garantizados para garantizar la precisión de la anotación.

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3. Educación continua

Las empresas de anotación de datos generalmente brindan capacitación y apoyo continuos a sus anotadores (con capacitación interna, monitoreo diario y un recorrido interno para que los etiquetadores de datos progresen). A largo plazo, estas capacitaciones y la supervisión de los equipos contribuyen a mejorar la calidad y la coherencia del trabajo de anotación, lo que se traduce en modelos de aprendizaje automático más precisos.

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4. Más flexibilidad y colaboración

Los especialistas en anotación de imágenes, de vídeo o enviar mensajes de texto para adaptar sus servicios a las necesidades específicas de los clientes, proporcionando información de datos a través de un «»Humano al día«(HITL) y un proceso proactivo para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

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5. Privacidad y seguridad de los datos

Las normas de protección de datos exigen que los datos personales estén protegidos, y los socios de anotación de datos deben contar con políticas y procedimientos estrictos para garantizar que los datos estén seguros y confidenciales. A diferencia del crowdsourcing, los equipos de estos proveedores de servicios son identificados, capacitados y informados sobre los problemas de seguridad de la información.

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¿Cuáles son los 4 riesgos principales de la anotación de datos de colaboración colectiva?

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Si bien la anotación de datos de colaboración colectiva puede ser una forma eficaz de obtener grandes cantidades de datos etiquetados, conlleva riesgos importantes, como imprecisiones, sesgos, problemas de privacidad y problemas de seguridad, que deben tenerse en cuenta en el proceso de toma de decisiones. Este es un resumen rápido de estos riesgos:

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1. Inexactitudes y anotaciones inconsistentes

Las plataformas de crowdsourcing generalmente se basan en una gran cantidad de colaboradores anónimos de diversos orígenes, que pueden no estar familiarizados con el campo o la tarea específica. Dado que las tareas son accesibles para el mayor número de personas posible, el nivel de cualificación no siempre es el adecuado, lo que puede llevar a que se corrijan multitud de errores con una gran cantidad de colaboradores... lo que aumenta los costes y, aun así, puede generar anotaciones inconsistentes o inexactas que pueden tener un impacto significativo en la calidad y la fiabilidad de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA.

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2. Anotaciones sesgadas

Esto puede ocurrir cuando los colaboradores tienen sesgos personales o culturales que afectan a sus anotaciones. Por ejemplo, alguien de un entorno cultural determinado puede interpretar una imagen o un texto de manera diferente a alguien de otro origen cultural. Esto puede tener un impacto significativo en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático resultantes, especialmente si estos posibles sesgos no se matizan antes de iniciar el proceso de anotación. En algunos casos de uso, esto no tiene ningún impacto (¡distinguir un gato de un perro es universal!).

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3. Dificultades para evaluar el desempeño de los anotadores y para no reproducir los errores

La iteración con anotadores de colaboración colectiva suele ser difícil porque administrar y coordinar una gran cantidad de colaboradores anónimos puede resultar complicado. La tasa de rotación también es más alta porque los colaboradores pierden interés o pasan a otros proyectos, lo que puede provocar retrasos. Puede resultar difícil garantizar la calidad de las anotaciones confiando en un grupo grande de colaboradores no verificados, con una formación mínima y sin experiencia funcional identificada.

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4. Menor seguridad y confidencialidad de los datos

Cuando se utilizan colaboradores anónimos, siempre existe el riesgo de que un colaborador divulgue accidental o deliberadamente información personal o confidencial, lo que puede tener importantes consecuencias legales y éticas. Además, los anotadores colaborativos utilizan su propio hardware e infraestructura, lo que puede provocar infracciones de seguridad si no cuentan con el software antivirus adecuado o si no actualizan sus máquinas y aplicaciones con regularidad o no actualizan sus máquinas y aplicaciones con regularidad.

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5. Ética del crowdsourcing

El uso del crowdsourcing para la anotación de datos plantea importantes problemas éticos. Existe el riesgo de que se explote a los colaboradores, a quienes a menudo se les paga mínimamente por su trabajo, lo que puede no reflejar el valor real de sus contribuciones a los proyectos de inteligencia artificial. Además, el anonimato de los colaboradores en el crowdsourcing puede generar problemas de responsabilidad y calidad, ya que a menudo es difícil garantizar que las anotaciones se hagan de forma ética y precisa. La ética del crowdsourcing para la anotación de datos depende de cómo se gestione y de la protección de los derechos y la dignidad de los trabajadores y de la seguridad de los datos, lo que exige una supervisión y una regulación adecuadas para garantizar las prácticas éticas en este ámbito.

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En conclusión

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El uso de un socio de anotación de datos ofrece varios beneficios, como anotaciones de mayor calidad, más flexibilidad y colaboración, y un enfoque humano-in-the-loop (HITL) a escala. Al elegir un «socio de anotación de datos», es importante tener en cuenta su experiencia funcional específica, su proceso de control de calidad, su política de privacidad y seguridad, así como su capacidad de personalizar sus servicios para satisfacer sus necesidades más específicas.

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¿Por qué elegir Innovatiana para anotar sus datos y acelerar el desarrollo de sus productos de IA?

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Innovatiana ofrece soluciones líderes de anotación de datos gracias a nuestro enfoque ético de la IA, nuestra experiencia y nuestra pericia funcional. Hemos desarrollado una metodología para capacitar a los anotadores (o etiquetadores de datos) y crear los datos de capacitación más avanzados, centrándonos en gran medida en las áreas de aplicación funcional (medicina, arquitectura, legal, legal, inmobiliaria, etc.). ¡Hacemos esto mientras mantenemos un firme compromiso con la construcción de una cadena de suministro de IA ética! Obtenga más información.