Umjetna inteligencija neće uskoro obučavati umjetnu inteligenciju. Pojašnjava izvršni direktor startupa za označavanje podataka Invisible Technologies Matt Fitzpatrick. Ljudi će biti potrebni u tom procesu još desetljećima.

Sintetički (umjetno stvoreni) podaci koriste se za obuku umjetne inteligencije ili modela strojnog učenja. Uglavnom tamo gdje su stvarni podaci rijetki ili ne mogu biti korišteni radi zaštite privatnosti. Za filtriranje, rangiranje i obuku odgovora umjetne inteligencije temeljem njih potrebni su živi ljudi.

Fitzpatrick je prethodno bio stariji partner u McKinseyju, gdje je vodio laboratorij QuantumBlack, odjel za istraživanje i razvoj softvera za umjetnu inteligenciju. Vjeruje kako postoji previše vrsta zadataka koje umjetna inteligencija može izvršiti, piše Bug. Trebat će puno vremena, pripreme i obuke kako bi ih obavljala točno i precizno. I ljudi koji će ju tome naučiti.

Invisible Technologies je u rujnu prošle godine prikupio investicije vrijedne 100 milijuna američkih dolara, uz procjenu vrijednosti od dvije milijarde USD. Konkurencija su mu tvrtke za označavanje podataka kao što su Scale AI i Surge AI. Ovi startupi zapošljavaju milijune ljudi izvođača koji pomažu u podučavanju modela matematici, znanosti, kodiranju i karakteristikama poput humora i empatije.