Недавняя статья Harvard Business Review подчеркивает критическую проблему: универсальный ИИ часто испытывает трудности в здравоохранении, потому что ему не хватает контекста, нюансов и специализированных знаний. Модели могут читать диаграммы, но все равно неправильно интерпретировать, что на самом деле означают ключевые сигналы на практике. Вывод ясен: ИИ не просто нуждается в большем количестве данных, ему нужны качественные, проверенные, осведомленные о предметной области данные. Без надежной инфраструктуры данных даже мощные модели могут приводить к опасным ошибкам. Вот где важны новые уровни инфраструктуры. Распределенные экосистемы, такие как Perceptron, стремятся поддерживать среды, в которых данные, модели и результаты могут постоянно оцениваться, проверяться и улучшаться. Будущее ИИ не будет определяться только доступом к моделям, но и качеством данных, стоящих за ними, и системами, используемыми для их проверки. 🔗Источник: