Một bài viết gần đây trên Harvard Business Review đã nêu bật một vấn đề quan trọng: AI tổng quát thường gặp khó khăn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vì nó thiếu bối cảnh, sắc thái và kiến thức chuyên môn. Các mô hình có thể đọc biểu đồ, nhưng vẫn có thể hiểu sai ý nghĩa thực sự của các tín hiệu chính trong thực tế. Điều rút ra là rõ ràng: AI không chỉ cần nhiều dữ liệu hơn, mà cần dữ liệu chất lượng cao, đã được xác thực và có nhận thức về lĩnh vực. Nếu không có cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ, ngay cả những mô hình mạnh mẽ cũng có thể tạo ra những lỗi nguy hiểm. Đây là nơi mà các lớp hạ tầng mới trở nên quan trọng. Các hệ sinh thái phân phối như Perceptron nhằm hỗ trợ các môi trường nơi dữ liệu, mô hình và đầu ra có thể được đánh giá, xác thực và cải thiện liên tục. Tương lai của AI sẽ không chỉ được xác định bởi quyền truy cập vào các mô hình, mà còn bởi chất lượng của dữ liệu đứng sau chúng và các hệ thống được sử dụng để xác minh chúng. 🔗Nguồn: