VentureBeat 2023/7/26 22:15:00(JST)
多くの大企業が、顧客サービスから製品設計、マーケティング、エンターテイメントまで、競争力を得るために生成AIとそれを支える大規模な言語モデルを試してみたいと考えています。しかし、生成AIの真の可能性を引き出す前に、データの品質という根本的な課題に取り組む必要があります。信頼性のない、不完全な、一貫性のないデータにアクセスする大規模な言語モデルを導入すると、不正確な結果や誤解を招く可能性があり、企業の評判を損なったり、規制に違反したりするリスクがあります。”
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アルファベットの幹部であるブルーノ・アジザ氏は、VB Transformでラウンドテーブルディスカッションを主導し、企業が大規模な言語モデル（LLM）を活用するためにデータと分析インフラを準備する方法についてのプレイブックを提供しました。アジザ氏は、生成AIアプリケーションの能力を開発するために企業が経験するデータの成熟度について説明しました。データの品質に対する悪いアプローチは、この技術が悪いデータをより大きく広範に露呈する可能性があるため、避けるべきです。”
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データの信頼性は、生成AIの出発点として重要であり、Googleのデータと分析の副社長であるゲリット・カズマイヤー氏は、データが正確で完全で一貫していることが企業の生成AIの成功に直結すると述べました。ウォルマートの新興技術副社長であるデジリー・ゴスビー氏も、生成AIを活用した会話体験の成功は、データの整理に多年間取り組んだことによるものだと述べました。企業幹部が生成AIアプリケーションのデータ管理について学ぶために、VentureBeatは2023年11月15日にデータサミットを開催します。”
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引用元の記事：From data chaos to data products: How enterprises can unlock the power of generative AI.