Niedawny artykuł Harvard Business Review podkreśla istotny problem: ogólna AI często ma trudności w opiece zdrowotnej, ponieważ brakuje jej kontekstu, niuansów i specjalistycznej wiedzy. Modele mogą czytać wykresy, ale wciąż mogą błędnie interpretować, co kluczowe sygnały naprawdę oznaczają w praktyce. Wniosek jest jasny: AI nie potrzebuje tylko więcej danych, potrzebuje danych wysokiej jakości, zweryfikowanych i świadomych dziedziny. Bez silnej infrastruktury danych, nawet potężne modele mogą generować niebezpieczne błędy. To tutaj nowe warstwy infrastruktury mają znaczenie. Rozproszone ekosystemy, takie jak Perceptron, mają na celu wspieranie środowisk, w których dane, modele i wyniki mogą być ciągle oceniane, weryfikowane i ulepszane. Przyszłość AI nie będzie określona tylko przez dostęp do modeli, ale przez jakość danych, które je wspierają, oraz systemy używane do ich weryfikacji. 🔗Źródło: