ماذا يحدث إذا لم يعد الذكاء الاصطناعي قادرًا على الوصول إلى البيانات الجيدة للتدريب عليها؟

في عالم يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، يصبح الوصول إلى البيانات ذات الصلة أمرًا بالغ الأهمية – ولكن ماذا لو جفت تدفقات المعلومات هذه؟

يواصل المنظمون على مستوى الولايات والمستوى الوطني والدولي مراقبة كيفية قيام الشركات بالتقاط واستخدام البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي. إذا ظهرت قيود تمنع الوصول إلى البيانات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي، فهل ستتوقف التكنولوجيا على الرغم من وعودها بالابتكار؟

توجد بدائل مثل البيانات الاصطناعية، ولكن هل هي كافية لتدريب الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح وتقديم النتائج التي تهم العمليات بالفعل؟

تضم هذه الحلقة شوبها فانسالكار، نائب الرئيس لحلول العملاء والابتكار في شركة Wolters Kluwer؛ وأولجا ميجورسكايا، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة تولوكا؛ وبيت ديجوي، المؤسس المشارك ونائب الرئيس الأول للمنتج في شركة Astronomer؛ وميليسا بيشوبينج، المدير الأول لأبحاث الأمن وتصميم المنتجات في تانيوم؛ وعمر خواجة، كبير مسؤولي أمن المعلومات الميداني في Databricks.

وناقشوا أنواع البيانات الضرورية وذات الصلة بتدريب الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن للمؤسسات تحديد ما إذا كانت البيانات مفيدة أم مجرد بيانات غير هامة، وماذا يحدث إذا أعاقت السياسة الوصول إلى البيانات، وما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيموت ببساطة بدون بيانات أم لا.

استمع إلى البودكاست الكامل هنا.