Industria del etiquetado de datos: ¿Es el crowdsourcing para la IA el único modelo?
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El uso de servicios de anotación de datos: ¿una necesidad para quienes desean desarrollar productos de IA?
Inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema de discusión cada vez más presente en nuestra sociedad en los últimos años, destacando la importancia de Aprovisionamiento ético y responsable en el campo de la tecnología de la información. Probablemente hayas probado recientemente ChatGPT, desdeIA abierta, que te dejó boquiabierto. Sin embargo, según el artículo» la IA no es artificial ni inteligente «publicado por Vice, la IA no es artificial ni inteligente en el sentido en que normalmente lo decimos en serio.
Hay que decir que la IA es en realidad una herramienta creada por el hombre para realizar tareas específicas, a menudo mediante la subcontratación y Colaboración colectiva en áreas como etiquetado de datos. Su definición es que no tiene conciencia ni voluntad propias y no puede considerarse una «entidad inteligente» por derecho propio. La IA simplemente está programada para seguir las instrucciones que se le dan y no puede pensar de forma independiente ni tomar decisiones de forma independiente. En resumen, es un programa de ordenador ¡como cualquier otro!
El impacto de Colaboración colectiva en la industria de la IA es innegable. Este concepto, que consiste en recurrir a una gran comunidad para resolver problemas o completar tareas, está en el centro de muchas iniciativas de innovación abierta. El Colaboración colectiva permite reunir ideas, conocimientos y recursos de manera eficaz, aprovechando las contribuciones de muchas personas de todo el mundo.
¿Problemas sociales y éticos al subcontratar las tareas de anotación de imágenes?
Es importante tener en cuenta que la IA también puede causar problemas sociales y éticos. Por ejemplo, la automatización de ciertas tareas puede resultar en la eliminación de algunos puestos de trabajo, lo que puede afectar a los trabajadores y a sus estilos de vida. Por lo tanto, es importante pensar en cómo se puede utilizar la IA de manera responsable, equitativa y ética, a fin de minimizar los riesgos potenciales para las personas y la sociedad. Sin embargo, debemos minimizar lo que a veces escuchamos sobre la IA («la inteligencia artificial eliminará nuestros trabajos, ¡mañana estaré obsoleto!») : con la IA, surgirán trabajos que no existen hoy en día y crearán el mismo número de oportunidades en todo el mundo.
La IA también puede tener externalidades positivas significativass, creando nuevas oportunidades en varios campos, incluso en los países en desarrollo. Una de estas externalidades positivas es el potencial de creación de empleo vinculado a la IA (paradójicamente). Si bien algunas tareas pueden automatizarse, están surgiendo nuevos puestos de trabajo para diseñar, desarrollar, mantener y supervisar los sistemas de IA. Además, los trabajadores humanos pueden recopilar, anotar y gestionar la enorme cantidad de datos que se necesitan para impulsar los algoritmos de inteligencia artificial, lo que crea puestos de trabajo en el ámbito de la anotación de datos y la gestión de la calidad de los datos.
En los países en desarrollo, la IA ofrece nuevas oportunidades económicas. Las empresas pueden subcontratar tareas de IA, como anotación de datos o imágenes, a los trabajadores de todo el mundo, ofreciendo así oportunidades de ingresos para las personas con acceso a Internet, incluso en zonas remotas. Este trabajo no debe considerarse ingrato : es un sesgo de los países privilegiados, que perciben las tareas de anotación para la IA como «microtareas», lo que les da poca importancia o crédito en el proceso de desarrollo de la IA. Sin embargo, es una tarea necesaria para la revolución de la IA, algo que pocas personas en el mundo están dispuestas a realizar.
💡 Es fundamental para garantizar que estas oportunidades sean accesibles de manera equitativa y que los beneficios de la IA no solo se concentran en determinadas regiones o entre determinadas poblaciones.
¿Cuál es la diferencia entre la subcontratación del etiquetado de datos y el crowdsourcing?
¿Qué es el etiquetado de datos?
Lo repetimos a menudo en este blog, lo entiendes, el etiquetado de datos es un proceso crítico en el campo de la inteligencia artificial (IA). Consiste en datos de etiquetas para su uso en un modelo de IA. El Colaboración colectiva se utiliza cada vez más para realizar este tipo de tareas de etiquetado de datos en un breve período de tiempo. Esta es la tendencia dominante en el mercado de la IA: producir datos que puedan ser utilizados por modelos. inteligencia espacial algunas personas piensan que el etiquetado de datos está muerto con los LLM (Modelos de lenguaje grande), la realidad es más compleja: intenta pedirle al GPT-4 que dibuje un caja delimitadora en una imagen muy simple, puede que te sorprendas...
En resumen, ¿qué es el Colaboración colectiva y ¿cómo puede afectar a la IA?
Por qué el Colaboración colectiva para IA?
El Colaboración colectiva no es un concepto nuevo: Es una estrategia de recopilación de datos casi tan antigua como Internet, que implica confiar en la contribución de numerosas personas para resolver un problema o completar una tarea. Esto se puede hacer en línea, a través de plataformas especializadas o utilizando métodos tradicionales como las encuestas. El Colaboración colectiva se popularizó ampliamente en plataformas como Wikipedia, que permitieron a miles de colaboradores compartir sus conocimientos sobre un tema determinado.
El crowdsourcing es probablemente el mejor método para crear una enciclopedia de IA
La democratización de la IA es comparable a la creación de una enciclopedia global a través del crowdsourcing. Del mismo modo que Wikipedia revolucionó el acceso a la información, Colaboración colectiva in AI proporciona acceso a una diversidad de datos y perspectivas que son esenciales para el desarrollo de tecnologías inclusivas y equitativas.
El Colaboración colectiva, como estrategia clave de innovación abierta, es esencial para el desarrollo de productos de IA y ha demostrado ser particularmente eficaz en el contexto de la actualización continua de algoritmos y sistemas. El concepto de Colaboración colectiva, por su propia definición, invita a enfoque colaborativo y distribuido, lo que lo hace ideal para proyectos que requieren una amplia gama de datos y perspectivas.
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El Colaboración colectiva puede ser una forma eficaz de reunir ideas, conocimientos y recursos para completar tareas que serían difíciles o costosas de realizar de forma tradicional. Aplicado a la Inteligencia Artificial, implica reunir a decenas o cientos de etiquetadoras de datos, por lo general sin formación y procedentes de países de bajos ingresos, para invitarlos a trabajar en un caso práctico (por ejemplo: etiquetar 5000 imágenes de vehículos según criterios específicos). Este enfoque tiene muchos aspectos negativos, con un impacto social y ético y unas condiciones laborales precarias para muchas personas.
He aquí una descripción general:
Explotación de trabajadores (etiquetadores de datos o especialistas en etiquetado de datos)
Uno de los principales problemas de Colaboración colectiva es que puede llevar a la explotación de los trabajadores, especialmente en los países de bajos ingresos. CAlgunas plataformas de Colaboración colectiva ofrecer tareas a realizar a cambio de una remuneración, pero esta remuneración puede ser muy baja y no refleja el valor real del trabajo realizado. Puede haber una brecha real entre el trabajo realizado por los equipos de Data Labelers y la baja remuneración recibida. Además, es posible que estas plataformas no ofrezcan estabilidad, protección social o derechos a los trabajadores, lo que puede hacer que su situación se vuelva precaria. Aunque el Colaboración colectiva Para reducir los costos y acelerar la producción, es esencial adoptar un enfoque ético y responsable, garantizando que los trabajadores reciban una remuneración justa y que sus condiciones de trabajo sean dignas.
Un impacto negativo en la diversidad y la inclusión... y modelos de IA sesgados
El Colaboración colectiva también puede tener un impacto negativo en la diversidad y la inclusión. De hecho, algunas plataformas de Colaboración colectiva puede estar dominado por determinadas poblaciones, lo que puede provocar un sesgo en las tareas propuestas y en la forma en que se llevan a cabo. Esto puede tener consecuencias negativas para las poblaciones marginadas o infrarrepresentadas, que pueden quedar excluidas de estos procesos de colaboración.
La difusión de noticias falsas
Por último, el Colaboración colectiva se puede utilizar indebidamente para Difundir información falsa o ideologías peligrosas. De hecho, la participación de muchas personas puede dar la impresión de que existe un consenso sobre un tema determinado, aunque puede tratarse de información falsa o de manipulación. Este problema es particularmente preocupante en el contexto actual, en el que la rápida difusión de noticias falsas puede tener graves consecuencias en la vida de las poblaciones, en particular en lo que respecta a la salud o la seguridad.
¿Deberíamos prescindir de los servicios de anotación de datos para la IA?
¡La respuesta es «no»! Incluso ante los desafíos éticos y sociales, es esencial rReconocer la existencia (y la importancia) de Colaboración colectiva en el proceso de desarrollo de productos de IA. Existen soluciones éticas y responsables que deben explorarse para garantizar una cadena de producción respetuosa, Aprovisionamiento Datos hasta que los modelos se alimenten con datos anotados.
El etiquetado de datos, si bien lleva mucho tiempo, es esencial para garantizar la eficacia de la IA. Los datos mal etiquetados pueden generar resultados erróneos, destacando la importancia de la actualización periódica y la verificación cuidadosa de los datos. Es importante que el proceso de etiquetado de datos se lleve a cabo de forma rigurosa, implicando éticamente a todos los trabajadores de la cadena de fabricación de productos de IA.
«Tenemos que pensar seriamente en la fuerza laboral humana que forma parte de la cadena de suministro de la IA. Esta fuerza laboral merece ser capacitada, apoyada y remunerada estar preparado para realizar un trabajo importante que muchos pueden encontrar tedioso o demasiado exigente»
Cita de Mary L. Gray y Siddharth Suri, autores del libro «Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass», en un artículo publicado en 2017 en la Harvard Business Review.
Qué alternativa (s) a Colaboración colectiva para IA? ¿Por qué elegir proveedores de servicios especializados?
En el mundo de la inteligencia artificial (IA) en rápida evolución, la calidad de los datos de entrenamiento desempeña un papel importante en el éxito o el fracaso de un modelo de IA. El proceso de etiquetado de datos, que es esencial para preparar estos datos, requiere una precisión y una experiencia que solo los proveedores especializados pueden ofrecer. Aquí es donde radica la importancia de socios como CentaurLabs o Innovatiana, especializada en anotación médica, se está haciendo evidente.
La experiencia es la base de la anotación con IA
El etiquetado de datos es mucho más que una simple tarea administrativa; es una operación que requiere un conocimiento profundo del campo de aplicación (medicina, finanzas, industria pesada, moda, etc.). Los proveedores de servicios especializados no solo proporcionan experiencia técnica en la clasificación y el etiquetado de datos, sino también un conocimiento profundo del sector en cuestión. En el caso de la anotación médica, por ejemplo, los matices sutiles pueden marcar la diferencia si la herramienta se utiliza como ayuda para la toma de decisiones, para el diagnóstico.
CentaurLabs: un modelo especializado para la anotación médica
CentaurLabs, una empresa que se especializa en anotación de datos médicos, ilustra perfectamente la importancia de la experiencia en el campo del etiquetado de datos. Al aprovechar las habilidades de los profesionales médicos, CentaurLabs garantiza que los datos anotados no solo sean precisos, sino también relevantes y confiables para las aplicaciones de inteligencia artificial médica. Esta precisión es fundamental, ya que los errores en los datos médicos anotados pueden tener consecuencias directas en la vida y la salud de los pacientes.
¿Por qué elegir proveedores de servicios especializados?
Precisión y calidad de los datos:
Los proveedores especializados garantizan una alta precisión en la anotación de datos, que es crucial para el rendimiento de los modelos de IA. Esta precisión es especialmente importante en áreas delicadas como la medicina, donde los errores pueden tener graves implicaciones.
Ahorro de tiempo:
Al subcontratar el etiquetado de datos a expertos, las empresas ahorran un tiempo y un esfuerzo valiosos que pueden invertirse mejor en otros aspectos de sus proyectos de IA.
Cumplimiento y ética:
Los proveedores especializados suelen estar mejor equipados para sortear regulaciones complejas y consideraciones éticas, especialmente en áreas reguladas como la atención médica.
Acceso a conocimientos específicos :
Los proveedores como CentaurLabs ofrecen acceso a expertos en campos específicos, lo que mejora la calidad de las anotaciones y, por lo tanto, el rendimiento de los modelos de IA.
Escalabilidad y flexibilidad :
Los proveedores de servicios especializados pueden gestionar grandes volúmenes de datos y adaptarse a las necesidades cambiantes de los proyectos, lo que ofrece a las empresas una gran flexibilidad.
💡 En conclusión, subcontratar el trabajo de etiquetado de datos en un país de bajos ingresos es una responsabilidad considerable: en Innovatiana lo sabemos muy bien. Estamos implementando formas de poner a las personas y la ética en el centro de sus esfuerzos de IA ! De hecho, es esencial garantizar que los etiquetadores de datos reciban una remuneración justa y que los procesos sean inclusivos y no difundan información falsa o contenido sesgado.
