データと人工知能
良いAIには関連する文脈が必要です。
より強力なモデルは新しい可能性を生みます。あなたのタスクを助けるには、正確で、関連性があり、明確な条件のもとで利用できるデータが必要です。
同じ問い。異なる出発点。
「何を見ようか？」
文脈がなければ、答えは人気映画のリストになるかもしれません。それは有用な出発点になり得ますが、あなたの状況は考慮していません。
「今夜の私たちに合うものは？」
関連する文脈があれば、あなたが何を好み、何を見てきて、何にアクセスできるかをタスクに反映できます。それはより良い出発点であり、良い選択の保証ではありません。
データが多いほど自動的に良いわけではありません。
古い情報や誤った情報は、答えを誤った方向へ引っ張ることがあります。無関係な詳細はタスクを妨げ、必要以上にさらすことがあります。だからこそ、品質、由来、目的を一緒に評価しなければなりません。
私たちは、AIが言語化、整理、比較、説明を助けることを望んでいます。それでも利用者は、結果を評価し、不確実性を理解できなければなりません。
具体的なツールの中の文脈
1つのタスクへのアクセスは、すべてへのアクセスではありません。
1つの選択を助けるために、モデルがあなたの全履歴を必要とするわけではありません。データ主権と有用なAIはつながっています。何が使われ、なぜ使われ、どの境界が適用されるのかを理解することです。