کیفیت داده ها؛ رمز موفقیت در تولید محتوای خوب توسط هوش مصنوعی

AIGC در چین به شکل بی سابقه‌ای در حال گسترش است و ابتکارات بخش‌های دولتی و خصوصی در این روند تاثیر مستقیم دارد. بر اساس گزارش «آکادمی فناوری اطلاعات و ارتباطات چین»، ارزش بازار اقتصاد دیجیتال چین که تا حدی به دلیل محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی تقویت شده، احتمالا تا پایان سال جاری میلادی از 60 تریلیون یوان (8.23 تریلیون دلار) فراتر خواهد رفت.

غول‌های فناوری چین مثل «بایدو»، «علی‌بابا» و «تن‌سنت» در خط مقدم این انقلاب قرار دارند و در حال سرمایه گذاری سنگین در کاربردهای AIGC برای بخش‌هایی مثل تجارت الکترونیک، رسانه و آموزش هستند.

رشد سریع این بخش به دلیل تقاضای روزافزون برای ایجاد محتوای خودکار در بازاریابی، سرگرمی و خدمات مشتری است. اما این رشد با چالش‌هایی نیز همراه است؛ به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند اصالت محتوا، حقوق مالکیت معنوی و نیاز به ایجاد چارچوب‌های نظارتی محکم برای پرداختن با این مسائل.

یکی از چالش‌های کلیدی در رشد AIGC کیفیت داده‌هایی است که این سیستم‌ها را تغذیه می‌کنند. در عین حال که الگوریتم‌ها و قدرت محاسبات پشت AIGC شگفت انگیز است، کارآمدی این سیستم‌ها توسط داده‌هایی که آنها پردازش می‌کنند، تعیین می‌شود. 

اینجاست که مدیریت کیفیت داده (DQM) ضروری محسوب می‌شود. داده‌های کم‌کیفیت می‌تواند به نتایج غیردقیق منتهی گردد که به طور خاص قادر است در بخش‌های حساس مثل خدمات درمانی و خدمات اجتماعی مشکل ساز شود. 

یک مثال معروف که خطرات ناشی از کیفیت پایین داده‌ها را نشان می‌دهد، مدل «Google Flu Trends» یا همان روندهای آنفولانزای گوگل است. این مدل در فوریه 2013 بخاطر مشکلات داده‌ها، مراجعات به پزشک برای بیماری‌های شبه‌آنفلوانزا را بیش از دو برابر بیشتر از برآوردهای رسمی پیش‌ بینی کرد.

«دست نامرئی» در اقتصاد به عوامل پنهانی اشاره دارد که بازار آزاد را هدایت می‌کنند. با این وجود، در حوزه AIGC، این دست نامرئی ممکن است نشان دهنده مشکلات پنهان داده‌‌ها باشد امری که می‌تواند یکپارچگی کل سیستم را به خطر بیاندازد. به همین دلیل، شرکت‌ها و نهادهای نظارتی باید نتایج داده‌ها را به دقت بررسی کنند تا مطمئن شوند تمام داده‌هایی که سیستم‌های AIGC از آنها استفاده می‌کنند، از بالاترین کیفیت برخوردار هستند.

نهادهای مسئول به منظور اطمینان از کیفیت بالای داده‌ها باید یک رویکرد جامع را اتخاذ کنند. اول، دولت باید با راه اندازی نهادهای نظارت داده‌های شفاف و استاندارد نقش اصلی در این فرآیند ایفا کند تا به ایجاد یک چارچوب منسجم برای مدیریت کیفیت داده و اطمینان از اینکه تمام طرف‌ها در شرایطی برابر فعالیت می‌‌کنند. 

یکی دیگر از جنبه‌های مهم، توسعه فرهنگ داده‌محور در درون سازمان‌هاست. شرکت‌ها باید تضمین کیفیت داده را یک مسئولیت مشترک بدانند، به کارکنان درباره اهمیت آن آموزش دهند و مهارت‌های لازم برای مدیریت مؤثر داده‌ها را به آن‌ها ارائه کنند. با رواج بخشیدن به چنین فرهنگی، کسب‌وکارها می‌توانند خطاها و سوگیری‌های موجود در داده‌ها را به حداقل برسانند و نهایتا عملکرد سیستم‌های AIGC را به‌طور چشمگیری بهبود ببخشند.

چین برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی و پیشتازی در اقتصاد دیجیتال جهانی، باید دستیابی به برتری در مدیریت کیفیت داده‌ را در اولویت قرار دهد. چین با ایجاد استانداردهای داده‌های قوی، سرمایه گذاری در زیرساخت‌ها، ترویج فرهنگ داده‌محور و تقویت همکاری صنعت و دانشگاه می‌تواند اطمینان یابد که فناوری‌های AIGC بر اساس داده‌های مستحکم و قابل اعتماد ساخته می‌شوند.

این امر به چین مزیت رقابتی در بازار جهانی می‌بخشد. با گسترش محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی (AIGC) در چین، دسترسی به داده‌های باکیفیت به عاملی کلیدی در شکل‌دهی به آینده اقتصاد و جامعه دیجیتال تبدیل خواهد شد.