Нещодавня стаття в Harvard Business Review висвітлює критичну проблему: універсальний ШІ часто стикається з труднощами в охороні здоров'я, бо йому бракує контексту, нюансів і спеціалізованих знань. Моделі можуть читати графіки, але все одно неправильно тлумачать, що ключові сигнали насправді означають на практиці. Висновок очевидний: штучному інтелекту потрібно не просто більше даних, а й якісні, перевірені, обізнані про домен дані. Без сильної інфраструктури даних навіть потужні моделі можуть створювати небезпечні помилки. Ось тут важливі нові рівні інфраструктури. Розподілені екосистеми, такі як Perceptron, мають на меті підтримувати середовища, де дані, моделі та результати можна безперервно оцінювати, валідувати та вдосконалювати. Майбутнє ШІ визначатиметься не лише доступом до моделей, а й якістю даних, що стоять за ними, та систем, що використовуються для їх верифікації. 🔗Джерело: