Гуманизация ИИ: Реальные данные для генерации и прогнозирования успеха инноваций

В этой статье мы исследуем роль использования реальных данных о людях для обучения моделей ИИ для достижения успеха в инновациях. Искусственный интеллект дает возможность повысить скорость и уровень успеха инноваций. От наших действий будет зависеть успех.

Человеческий мозг, как губка, впитывает все, с чем сталкивается. Искусственный интеллект ничем не отличается от него. Для разработки ИИ нужны данные, а их качество определяет качество модели ИИ. Есть две основные формы обучения моделей искусственного интеллекта: контролируемое — человек учит ИИ, и самоконтролируемое — ИИ получает большое количество текста для генерации прогнозов.

Идеи новых продуктов с большей вероятностью увенчаются успехом, если этапы разработки и оценки основаны на данных, отражающих присущие человеку потребности и желания. Они должны быть вневременными или актуальными. Поскольку данные занимают центральное место для искусственного интеллекта, гуманизация ИИ начинается с объяснения, как вводные обучения определяют точность его модели.

У готовых моделей искусственного интеллекта есть свои ограничения, поскольку для создания и прогнозирования лучших инноваций необходимы реальные данные о потребителях. Ipsos, например, использует реакцию человека на концепции новых продуктов для обучения моделей ИИ.

Гуманизация искусственного интеллекта требует использования данных о людях для лучшего понимания и прогнозирования реального поведения человека. Благодаря включению актуальных, репрезентативных и неподвластных времени данных, модели ИИ становятся более точными и эффективными в достижении успеха инноваций.

Основные выводы

1. Качество обучающих данных имеет решающее значение для построения интеллектуальных моделей искусственного интеллекта. Данные должны быть актуальными, репрезентативными и неподвластными времени.
2. Готовые модели ИИ, например, большие языковые модели (LLMs), могут иметь ограничения в отражении сути реального человеческого поведения и потребностей. Гуманизация ИИ путем его обучения данными о потребителях может привести к большему успеху инноваций.
3. Генеративный ИИ можно использовать на этапе формирования идей инноваций для разработки концепций нового продукта, а аналитический ИИ — на этапе оценки для прогнозирования рыночного потенциала.
4. Реальные данные о людях, включая реакции потребителей и дословные ответы, могут быть использованы для обучения моделей искусственного интеллекта и повышения их точности при прогнозировании успеха инноваций.