ਹਾਲੀਆ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਕਿ ਮੇਟਾ ਨੇ ਮਰਕੋਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਰਕੋਰ ਨੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ LiteLLM ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਨੇ AI ਸਟੈਕ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਈ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉੱਦਮ ਅਜੇ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਨ: ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਪਰਤ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਅਸਲ ਸਬਕ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਲੰਘਣਾ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਿਰਫ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਟੂਲਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਜਿੰਨੇ ਹੀ ਲਚਕੀਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਬੈਠੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਸੰਗਠਨ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜਾਂ ਮਾਹਰ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਭਾਈਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਜਲਦੀ ਹੀ ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਫਰੇਮਿੰਗ ਹੁਣ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਰਕੋਰ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ LiteLLM-ਸਬੰਧਤ ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਹਮਲੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਫੋਰੈਂਸਿਕ-ਸਮਰਥਿਤ ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ।
ਏਆਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਹੁਣ ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਦੇ ਨੇੜੇ ਕਿਉਂ ਹੈ
ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਰਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ, ਠੇਕੇਦਾਰ ਨੈੱਟਵਰਕ, API, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਿਡਲਵੇਅਰ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਪਰਤ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਪਟਾਈਮ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਵਰਕਫਲੋ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤਰਕ, ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਰਕੋਰ ਕਹਾਣੀ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਾਸਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗਤੀ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਵਿਕਰੇਤਾ ਡਿਊ ਡਿਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ AI ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਇਲਟ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਾਅਦੇ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਤੀ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਆਡਿਟੇਬਿਲਟੀ, ਧਾਰਨ, ਮਿਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮਿਆਰ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉੱਦਮ ਹੁਣ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਿਰਫ਼ ਗਤੀ ਜਾਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮੀਖਿਆ ਉੱਪਰਲੀ ਪਰਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਵਰ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
ਮਰਕੋਰ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੋਖਮ ਇੱਕ ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਸਮਝੌਤੇ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ LiteLLM ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ "ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਹੈਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ" ਕਹਾਣੀ। AI ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੀ ਜੋਖਮ ਸਤਹ ਵਿੱਚ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰਾਂ, ਕਨੈਕਟਰਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦਿੱਖ ਵਾਲਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਅਟੁੱਟ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਸੁਰਖੀਆਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸ਼ਾਸਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਵੀ ਓਨਾ ਹੀ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾੜੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਅਸੰਗਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਐਜ-ਕੇਸ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੰਸ਼, ਇਹ ਸਾਰੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸੇ ਲਈ ਪਰਿਪੱਕ AI ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀ ਇਸੇ ਦਿਸ਼ਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵਰਕਫਲੋ, AI ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ.
ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ AI ਬਣਾਓ
ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਹੁਣ ਕਿਹੜੇ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਡੇਟਾ ਪਾਰਟਨਰ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨਾਲ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਉਤਪਤੀ, ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮਿਆਰਾਂ, ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਧਾਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਈਪ ਦਾ ਜਨਤਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਉਤਪਤੀ, QA, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਹੜੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੌਜੂਦ ਹਨ?
ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ "ਸਾਡੇ ਕੋਲ QA ਹੈ" ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਪਰਤ ਸਮੀਖਿਆ, ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਣਾ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੀਆਂ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀਆਂ LLM ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਹੜੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਟੂਲ ਬੈਠਦੇ ਹਨ?
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਆਪਣੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸਟੈਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਸਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਮਰਕੋਰ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ।
ਕਿਹੜੇ ਸਬੂਤ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਸ਼ੇਪ ਆਪਣੇ ਪਾਲਣਾ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ISO 27001:2022, HIPAA, ਅਤੇ SOC 2 ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਫਾਈਨਲ ਟੇਕਵੇਅ
ਮੈਟਾ-ਮਰਕਰ ਵਿਰਾਮ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਖ਼ਬਰ ਦੀ ਸੁਰਖੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਸਨ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟਰੱਸਟ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਐਲਐਲਐਮ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਤਿਆਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ.
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੈ?
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਟੂਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੰਚਾਲਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜੋਖਮ ਹੈ।
ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ?
ਕਿਉਂਕਿ AI ਵਰਕਫਲੋ ਅਕਸਰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਕਨੈਕਟਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ AI ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਤੀ, ਮਨੁੱਖੀ QA, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ, ਪਾਲਣਾ ਸਬੂਤ, ਨਿਰਭਰਤਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਜਨਤਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪੰਨੇ ਇਹਨਾਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਨਿਰਣੇ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦਾ ਜਨਤਕ HITL ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
