Günümüzde çoğu yapay zeka modeli, temelde internette bulabildikleri her şeyden "anonim" verilerden öğrenir. Yapay zeka hastanede hastayı teşhis etmek veya kendi kendine araba kullanmak gibi daha büyük kararlar almaya başladıkça, bu verilerin "gizem" olmasına izin veremeyiz. Veriler kötüyse (uzmanların "veri zehirlenmesi" dediği), yapay zekanın kararları tehlikeli hale gelir. Perle Labs Bunu Nasıl Düzeltiyor @PerleLabs yapay zeka verileri için dijital noter olarak düşünün. Verileri etiketlemek için rastgele kalabalıklar kullanmak yerine, gerçek doktorlar veya avukatlar gibi denetlenmiş uzmanlar kullanıyorlar. İşte üç basit adımda nasıl çalıştığı: Uzman Öğretmenler: Sadece konuyu gerçekten bilen kişiler yapay zekaya öğretebilir. Tıbbi görüntüleri bir radyolog kontrol eder, akıllı telefonlu rastgele bir kişi değil. Değişmez Makbuz: Bir uzman yapay zekaya her yardım ettiğinde, bu işlem bir blokzincire kaydedilir. Bu, şirketin yapay zekalarını tam olarak kimin eğittiğini ve bilginin nereden geldiğini kanıtlayabilmesi için kalıcı, "hacklenemez" bir kayıt oluşturur. İtibar Önemlidir: Bir uzman sürekli olarak iyi bilgiler sunarsa, platformda daha fazla ödül kazandıran dijital bir "özgeçmiş" oluşturur. Bu da kalitenin her zaman hızdan önce gelmesini sağlar. Bu neden önemli? Yakın gelecekte, bir yapay zeka bir hakime veya cerraha yardım ettiğinde, sadece makineye "güvenmek" zorunda kalmayacağız. Perle Labs sayesinde, "makbuzlara" bakarak yapay zekanın dünyanın en iyi insan uzmanları tarafından eğitildiğini görebiliyoruz. @PerleLabs #PerleAI #ToPerle