เทรน AI ให้โปร เริ่มจากข้อมูลที่ใช่

เทรน AI ให้มีคุณภาพ เริ่มต้นจากข้อมูลที่ถูกต้อง ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา องค์กรจำนวนมากเริ่มพัฒนา AI ของตนเอง ไม่ว่าจะเป็นระบบค้นหาข้อมูล ผู้ช่วยอัจฉริยะ ระบบวิเคราะห์ข้อมูล หรือโมเดลสร้างภาพและวิดีโอ

แม้ความสามารถของ AI จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่สิ่งที่กำหนดคุณภาพของผลลัพธ์ไม่ได้อยู่ที่โมเดลเพียงอย่างเดียว หากอยู่ที่ "ข้อมูล" ที่ใช้ในการฝึกสอน (Training Data) ด้วย

กล่าวอีกนัยหนึ่ง โมเดลที่ดี หากได้รับข้อมูลที่ไม่เหมาะสม ก็อาจให้ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อนหรือไม่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการใช้งานได้

คุณภาพของข้อมูล คือรากฐานของ AI

AI เรียนรู้จากการค้นหารูปแบบ (Pattern) ในข้อมูลจำนวนมาก ยิ่งข้อมูลมีคุณภาพ มีความหลากหลาย และสอดคล้องกับโจทย์ของงานมากเท่าไร โมเดลก็มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

โดยทั่วไป ชุดข้อมูลที่ดีควรมีองค์ประกอบสำคัญ ได้แก่

• Accuracy ข้อมูลมีความถูกต้องและเชื่อถือได้

• Relevance ข้อมูลสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของโมเดล

• Diversity ข้อมูลครอบคลุมความหลากหลาย เพื่อลดความเอนเอียง (Bias)

ตัวอย่างเช่น หากต้องการพัฒนา AI สำหรับตรวจจับโรคพืช แต่ชุดข้อมูลมีภาพที่ไม่เกี่ยวข้องหรือมีการจัดหมวดหมู่ผิด โมเดลก็อาจเรียนรู้รูปแบบที่ไม่ถูกต้อง ส่งผลต่อประสิทธิภาพของระบบในภายหลัง

สามสิ่งที่คนเทรน AI ต้องรู้ให้ลึกและรู้ให้จริง

นอกจากคุณภาพแล้ว สิทธิ์ในการใช้ข้อมูลก็สำคัญไม่แพ้กัน การพัฒนา AI ไม่ได้เป็นเพียงประเด็นด้านเทคนิค แต่ยังเกี่ยวข้องกับกฎหมายและการกำกับดูแลข้อมูลด้วย โดยเฉพาะเมื่อโมเดลถูกนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์

1.ลิขสิทธิ์ (Copyright) กับการพัฒนา AI

การที่ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้บนอินเทอร์เน็ต ไม่ได้หมายความว่าสามารถนำไปใช้ฝึกสอน AI ได้โดยอัตโนมัติ

รูปภาพ วิดีโอ เสียง หรือข้อความจำนวนมากยังอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์หรือข้อกำหนดการใช้งานของเจ้าของผลงาน การนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้จึงควรพิจารณาสิทธิ์การใช้งานอย่างรอบคอบ

ในทางปฏิบัติ หลายองค์กรเลือกใช้ข้อมูลที่มีสิทธิ์การใช้งานชัดเจน เช่น

• ข้อมูลที่เป็น Public Domain

• ข้อมูลภายใต้ Creative Commons (โดยตรวจสอบเงื่อนไขของแต่ละประเภท)

• ข้อมูลที่ได้รับอนุญาตภายใต้สัญญาอนุญาต (Licensed Content)

2. ความเป็นเจ้าของข้อมูลและข้อมูลส่วนบุคคล

หากชุดข้อมูลมีข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ภาพใบหน้า ชื่อ หรือข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ การนำข้อมูลดังกล่าวมาใช้ควรพิจารณาข้อกำหนดของกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น PDPA หรือ GDPR รวมถึงหลักเกณฑ์ด้านความเป็นส่วนตัวของแต่ละประเทศ

การบริหารจัดการข้อมูลตั้งแต่ต้นทางจึงเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ

3.เงื่อนไขการใช้งานเชิงพาณิชย์ (Commercial Use)

ชุดข้อมูลบางประเภทเปิดให้ใช้งานเพื่อการศึกษา หรือการวิจัยเท่านั้น

หากมีแผนจะนำโมเดลไปพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์หรือบริการเชิงพาณิชย์ ควรตรวจสอบเงื่อนไขการใช้งานของชุดข้อมูลให้ชัดเจน เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดหรือข้อพิพาทที่อาจเกิดขึ้นในภายหลัง

Shutterstock Data Licensing สำหรับการพัฒนา AI

นอกจากการเป็นแพลตฟอร์มด้านคอนเทนต์สร้างสรรค์แล้ว Shutterstock ยังมีบริการ Data Licensing สำหรับองค์กรที่ต้องการชุดข้อมูลเพื่อการพัฒนา AI และ Machine Learning

ชุดข้อมูลประกอบด้วยภาพ วิดีโอ เพลง และข้อมูลประเภทอื่น ๆ ที่สามารถจัดเตรียมตามความต้องการของแต่ละโครงการ โดยอยู่ภายใต้กรอบการให้สิทธิ์ใช้งานที่ชัดเจน

อีกหนึ่งแนวทางที่ Shutterstock นำมาใช้ คือ Contributor Fund ซึ่งเป็นโครงการตอบแทนผู้สร้างสรรค์ผลงานที่ผลงานได้รับอนุญาตให้นำไปใช้ในกระบวนการพัฒนา AI สะท้อนแนวทางที่ให้ความสำคัญทั้งต่อผู้สร้างสรรค์ ผู้พัฒนาเทคโนโลยี และผู้ใช้งาน

สำหรับองค์กรที่กำลังวางแผนพัฒนา AI การเลือกใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพ พร้อมสิทธิ์การใช้งานที่ชัดเจน ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยสนับสนุนการพัฒนาโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความซับซ้อนในการบริหารจัดการด้านลิขสิทธิ์และการกำกับดูแลข้อมูล

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Shutterstock Data Licensing หรือแนวทางการเลือกชุดข้อมูลให้เหมาะกับการพัฒนา AI ขององค์กร สามารถติดต่อทีม Number 24 x Shutterstock เพื่อขอคำปรึกษาและข้อมูลเพิ่มเติมได้

ติดต่อพวกเราได้ที่ 

Inbox : http://m.me/number24.co.th

LINE Official Account : https://line.me/R/ti/p/@klj9484n

Instagram : https://www.instagram.com/number24.co.th

Website : https://number24.co.th/