$6.6 బిలియన్ల AI స్టార్టప్ యొక్క ఈ ఎగ్జిక్యూటివ్ ఆమెకు చాలా పెద్ద ఆందోళన ఉందని చెప్పారు
2024లో స్థాపించబడిన ఈ స్టార్టప్ అనూహ్యమైన వేగంతో అభివృద్ధి చెందింది.
Mewayz Team
Editorial Team
$6.6 బిలియన్ల AI స్టార్టప్కి చెందిన ఈ ఎగ్జిక్యూటివ్ తనకు చాలా పెద్ద ఆందోళన ఉందని చెప్పారు
ఎప్పటికైనా మరింత శక్తివంతమైన కృత్రిమ మేధస్సును అభివృద్ధి చేయడానికి సుడిగాలి రేసులో, ముఖ్యాంశాలు నిధుల రౌండ్లు, మోడల్ సామర్థ్యాలు మరియు మార్కెట్ విలువలతో ఆధిపత్యం చెలాయిస్తాయి. అయినప్పటికీ, ఉన్మాదం మధ్య, పరిశ్రమ యొక్క అత్యున్నత స్థాయి నుండి తీవ్ర హెచ్చరిక యొక్క గమనిక వినిపిస్తోంది. ప్రముఖ $6.6 బిలియన్ AI స్టార్టప్లోని ఒక ముఖ్య కార్యనిర్వాహకుడు ఇటీవల సంభాషణను "మేము ఏమి నిర్మించగలము" నుండి "మేము ఏమి నిర్మిస్తున్నాము"కి మార్చడం ద్వారా తరంగాలను సృష్టించాడు. ఆమె ప్రాథమిక ఆందోళన గణన శక్తి లేదా అల్గారిథమిక్ పురోగతి కాదు; ఇది చాలా ప్రాథమికమైనది: మేము మృగానికి ఆహారం అందించే డేటా యొక్క సమగ్రత మరియు నాణ్యత.
ది గార్బేజ్ ఇన్, గాస్పెల్ అవుట్ సమస్య
ఎగ్జిక్యూటివ్ యొక్క ఆందోళన క్లాసిక్ కంప్యూటింగ్ సూత్రంపై ఆధారపడి ఉంటుంది: గార్బేజ్ ఇన్, గార్బేజ్ అవుట్ (GIGO). అయినప్పటికీ, ఆధునిక పెద్ద భాషా నమూనాలు మరియు AI వ్యవస్థల సందర్భంలో, వాటాలు విపరీతంగా ఎక్కువ. మేము "గార్బేజ్ అవుట్" నుండి "పాలిష్ చేయబడిన, అధికారికంగా ధ్వనించే చెత్త అవుట్"కి మార్చాము. AI నమూనాలు ఇంటర్నెట్ యొక్క విస్తారమైన, క్రమబద్ధీకరించబడని స్వేత్లపై శిక్షణ పొందుతాయి-ఒక డిజిటల్ రిపోజిటరీ పక్షపాతంతో పాటు ప్రకాశం, ఫ్యాబ్రికేషన్తో కలిపిన వాస్తవాలు మరియు అభిప్రాయ మహాసముద్రాల క్రింద ఖననం చేయబడిన నిపుణుల విశ్లేషణ. AI ఈ అస్తవ్యస్తమైన కార్పస్ను సంశ్లేషణ చేసినప్పుడు, అది సంపూర్ణ సత్యం యొక్క నమ్మకంగా ఉండే స్వరంతో లోపభూయిష్ట లేదా హానికరమైన అవుట్పుట్లను అందించగలదు. భయం ఏమిటంటే, మనం అనుకోకుండా మన చారిత్రక మరియు సమకాలీన లోపాలను క్రోడీకరించి, ఆర్థిక, ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు పాలనలో భవిష్యత్తు నిర్ణయాలను రూపొందించే వ్యవస్థలుగా మారుస్తున్నాము.
డేటా రుణం యొక్క దాచిన ధర
ఇది నేరుగా "డేటా డెట్" భావనకు దారి తీస్తుంది. సాఫ్ట్వేర్ డెవలప్మెంట్లో సాంకేతిక రుణం వలె, సంస్థలు తమ AIని సులభంగా యాక్సెస్ చేయగల, కానీ పేలవమైన నిర్మాణాత్మక లేదా అన్వెట్ చేయని డేటాతో స్కేలింగ్ చేయడానికి ప్రాధాన్యత ఇచ్చినప్పుడు డేటా రుణం పెరుగుతుంది. ఈ రుణం నిశ్శబ్దంగా కలిసిపోతుంది. స్వల్పకాలంలో, మోడల్ పనిచేస్తుంది. దీర్ఘకాలంలో, ఇది ఖగోళశాస్త్రపరంగా ఖరీదైనది మరియు సరిదిద్దడం కష్టంగా ఉండే పాతుకుపోయిన దోషాలు మరియు సహసంబంధాల చిక్కైనదిగా మారుతుంది. స్టార్టప్లు మరియు ఎంటర్ప్రైజెస్ కూడా తమ మార్కెట్కు వెళ్లే క్రమంలో విపత్తు డేటా రుణాన్ని తీసుకుంటున్నాయని, భవిష్యత్తులో విశ్వసనీయత మరియు కార్యాచరణ సంక్షోభాలను ఎదుర్కొంటాయని ఎగ్జిక్యూటివ్ వాదించారు. ఇక్కడే వ్యాపార కార్యకలాపాలకు వ్యూహాత్మక విధానం కీలకం అవుతుంది. Mewayz వంటి ప్లాట్ఫారమ్లు CRM నుండి ప్రాజెక్ట్ వర్క్ఫ్లోల వరకు ప్రధాన వ్యాపార డేటాను కేంద్రీకరించడం మరియు రూపొందించడం ద్వారా కార్యాచరణ రుణాన్ని ఎదుర్కోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి- కంపెనీ డేటాను దాని స్వంత AI సాధనాల్లోకి ఫీడ్ చేసినప్పుడు, అది డిజిటల్ ల్యాండ్ఫిల్ నుండి కాకుండా క్లీన్, విశ్వసనీయ మూలం నుండి డ్రా అవుతుందని నిర్ధారిస్తుంది.
క్యూరేటెడ్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు హ్యూమన్-సెంట్రిక్ ప్రాసెస్ల కోసం ఒక కాల్
ప్రతిపాదిత పరిష్కారం పురోగతిని ఆపడం కాదు, కానీ "క్యూరేటెడ్ ఇంటెలిజెన్స్" వైపు పివోట్ చేయడం. డేటా ఆడిటింగ్, సోర్సింగ్ మరియు లేబులింగ్ కోసం కఠినమైన, కొనసాగుతున్న ప్రక్రియలను అమలు చేయడం దీని అర్థం. శిక్షణా సామగ్రిగా మారడానికి ముందు ముడి డేటా తప్పనిసరిగా పాటించాల్సిన నైతిక మరియు గుణాత్మక ప్రమాణాలను గార్డ్రైల్లను సెట్ చేయడానికి మరియు నిర్వచించడానికి మానవ నైపుణ్యం అవసరం. ఇది అన్ని ఖర్చులతో ఆటోమేషన్ నుండి ఇంటెలిజెంట్ ఆగ్మెంటేషన్కి మారడం. ఈ తత్వశాస్త్రం AI శిక్షణ డేటాను దాటి టీమ్లు ప్రతిరోజూ ఉపయోగించే సాధనాల వరకు విస్తరించింది. ఉదాహరణకు, ఒక మాడ్యులర్ వ్యాపార OS, AI మోడల్ను చేరుకోవడానికి చాలా కాలం ముందు, ఎంట్రీ పాయింట్లో డేటా క్షీణతను నిరోధించే నిర్మాణాత్మక వర్క్ఫ్లోను సృష్టించి, క్లిష్టమైన సమయాల్లో మానవ పర్యవేక్షణ మరియు నాణ్యత తనిఖీలను నిర్ధారించే ప్రక్రియలను రూపొందించడానికి నాయకులను అనుమతిస్తుంది.
"క్యూరేటెడ్ ఇంటెలిజెన్స్" వ్యూహం యొక్క ముఖ్య స్తంభాలు తప్పనిసరిగా వీటిని కలిగి ఉండాలి:
- ప్రోవెన్స్ ట్రాకింగ్: క్లిష్టమైన డేటా సెట్ల మూలం మరియు పరిణామాన్ని తెలుసుకోవడం.
- బయాస్ ఆడిటింగ్: శిక్షణ డేటాలో జనాభా లేదా చారిత్రక వక్రీకరణ కోసం సాధారణ, నిర్మాణాత్మక తనిఖీలను అమలు చేయడం.
- హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ ధ్రువీకరణ: డేటా తయారీ మరియు మోడల్ అవుట్పుట్ దశలు రెండింటిలోనూ నిపుణుల సమీక్ష సైకిళ్లను పొందుపరచడం.
- క్రాస్-డిసిప్లినరీ గవర్నెన్స్: డేటా స్ట్రాటజీలో ఎథిసిస్ట్లు, డొమైన్ నిపుణులు మరియు తుది-వినియోగదారులను కలిగి ఉంటుంది, కేవలం ఇంజనీర్లు మాత్రమే కాదు.
"మేము నమ్మశక్యం కాని విశ్వాసంతో మాట్లాడే, గుసగుసలాడే తరాన్ని నిర్మించే ప్రమాదంలో ఉన్నాము. మా అతిపెద్ద సవాలు ఇకపై మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ కాదు; ఇది నిర్మించబడిన పునాది. ఆ పునాది-మన డేటా-విరిగిపోయినట్లయితే, దాని పైన మనం నిర్మించే ప్రతిదీ అంతర్లీనంగా అస్థిరంగా ఉంటుంది, అది ఎంత ఆకర్షణీయంగా కనిపించినా.
స్థిరమైన పునాదిపై నిర్మించడం
AIని సమగ్రపరిచే ప్రతి వ్యాపారానికి ఎగ్జిక్యూటివ్ యొక్క పెద్ద ఆందోళన కీలకమైన వాస్తవిక తనిఖీగా పనిచేస్తుంది. ఏదైనా వ్యవస్థ యొక్క మేధస్సు దాని ఇన్పుట్ల నాణ్యతతో కట్టుబడి ఉంటుంది. AIని బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించుకోవాలని చూస్తున్న కంపెనీల కోసం, మొదటి దశ లోపలికి చూడడం మరియు వారి స్వంత కార్యాచరణ డేటా మౌలిక సదుపాయాలను పటిష్టం చేయడం. పెద్ద భాషా నమూనా నుండి సమాధానాలు వెతకడానికి ముందు, మీరు అందించే ప్రశ్నలు మరియు సందర్భం స్పష్టత మరియు సత్యంతో ముడిపడి ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి. వారి స్వంత పర్యావరణ వ్యవస్థలలో శుభ్రమైన, నిర్మాణాత్మకమైన మరియు సుపరిపాలన ఉన్న డేటాకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా-అటువంటి క్రమాన్ని రూపొందించడానికి రూపొందించిన సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా-వ్యాపారాలు కేవలం శబ్దం మాత్రమే కాకుండా, AI యొక్క భవిష్యత్తును పదార్థంతో అందించడం ద్వారా పరిష్కారంలో భాగంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవచ్చు. లక్ష్యం కేవలం తెలివైన మోడల్ మాత్రమే కాదు, మనం విశ్వసించగల పునాదిపై నిర్మించబడిన తెలివైనది.
💡 DID YOU KNOW?
Mewayz replaces 8+ business tools in one platform
CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.
Start Free →