Để đi sâu tìm hiểu những phụ thuộc này là gì, ETCIO đã nói chuyện với dữ liệu và các chuyên gia AI đang cố gắng tìm hiểu điều gì quyết định chi phí của một dự án AI và điều gì tác động tương tự.
Các dự án Trí tuệ nhân tạo rất phức tạp vì nó liên quan đến mô hình, dữ liệu, cơ sở hạ tầng, công nghệ và quan trọng là một trường hợp kinh doanh hấp dẫn. Nói chung, người ta có thể gộp chi phí thành hai nhóm: Chi phí trực tiếp và Chi phí gián tiếp.
Chi phí trực tiếp là những chi phí liên quan đến việc đánh giá trường hợp kinh doanh, phát triển thuật toán và cho phép AI ra quyết định. Chúng bao gồm thẩm định và hiểu biết kinh doanh, thu thập và xử lý dữ liệu, phát triển và xác thực AI, nền tảng và cơ sở hạ tầng, triển khai, tính toán hoặc thực thi, giám sát, bảo trì và hỗ trợ.
Padmashree ShagrithayaPhó chủ tịch, Trưởng ban – AI & Analytics, Ấn Độ I&D, Capgemini định nghĩa Chi phí gián tiếp là những chi phí liên quan chủ yếu đến các thách thức phát triển hoặc hiệu suất của mô hình hoặc sự thiếu minh bạch của mô hình. Chúng bao gồm chi phí thực hiện mô hình vì việc giám sát mô hình liên tục là cần thiết để đảm bảo tính nhất quán mang tính quyết định. Bất kỳ khuyến nghị sai nào do hiệu suất mô hình giảm đều có thể có tác động tiêu cực đến chi phí.
“Ảnh hưởng đến quyền riêng tư – Mô hình được phát triển bằng cách sử dụng thông tin cá nhân hoặc không có sự đồng ý về quyền riêng tư để cho phép cá nhân hóa tốt hơn có thể có tác động tiêu cực từ quan điểm tuân thủ. Có những tác động về chi phí đối với cả việc liên kết và không liên kết đối với luật địa phương và luật địa phương về Quyền riêng tư của dữ liệu như GDPR. Và khung cuối cùng cho chi phí gián tiếp là chi phí bảo mật dữ liệu và mô hình. Trong trường hợp việc truy cập vào dữ liệu không khả thi thì việc tận dụng khuôn khổ như học tập liên hợp của mã hóa Homomorphic là một chi phí bổ sung để đảm bảo sự liên kết về quyền riêng tư, ”cô giải thích.
AI cung cấp dữ liệu, vì vậy bước trong bất kỳ dự án AI nào là thu thập dữ liệu. Và như một số chuyên gia đã đề cập, 80% công việc của một dự án AI là thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho AI.
Bạn có thể thích
Siddhesh Naik – Lãnh đạo Bán hàng Dữ liệu, AI & Tự động hóa, IBM Bộ phận Bán hàng Công nghệ, IBM Ấn Độ Nam Á, đề cập rằng để xây dựng và mở rộng quy mô AI, các doanh nghiệp phải truy cập, tích hợp và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn và tập dữ liệu.
“Chỉ số chấp nhận AI toàn cầu năm 2021 cho thấy các doanh nghiệp đang lấy từ hơn 20 nguồn dữ liệu khác nhau – chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và hồ dữ liệu – với một số vật lộn với tới 500 nguồn dữ liệu. Do đó, chi phí và sự phức tạp của việc thu thập và chuẩn bị Dữ liệu là một thách thức đối với nhiều công ty. Ảo hóa dữ liệu dân chủ hóa khả năng hiển thị dữ liệu trong toàn tổ chức, cải thiện quản trị và bảo mật dữ liệu, đồng thời có thể cho phép các công ty tránh các dự án di chuyển dữ liệu tốn kém, ”ông nói.
AI không chỉ là về chất lượng và thu thập dữ liệu. Nó cũng liên quan đến quyền riêng tư, độ chính xác, bảo mật và thông minh. Vì vậy, khi nhà tư vấn của bạn nói điều đó phụ thuộc. Ý của ông ấy là chi phí phụ thuộc vào loại giải pháp bạn đang muốn xây dựng, mức độ thông minh bạn đang hướng tới, loại, số lượng và chất lượng dữ liệu bạn sẽ cung cấp cho hệ thống của mình, độ chính xác mà bạn hy vọng đạt được và sự phức tạp của việc tích hợp cho giải pháp AI.
“Khi nói đến độ chính xác của thuật toán, cần xem xét quy tắc 80:20. Cải thiện 20% cuối cùng về độ chính xác thường đòi hỏi 80% nỗ lực! Và độ chính xác cần thiết càng quan trọng, thì càng có nhiều nỗ lực để đạt được điều đó. Cuối cùng, xem xét tác động của bảo mật và quyền riêng tư đối với kiến trúc của hệ thống AI, bao gồm các lựa chọn về thiết kế và cơ sở hạ tầng, điều khôn ngoan là nên tính toán trước tác động chi phí của những lựa chọn đó và ngăn chúng tăng lên bất ngờ trên đường “, Anusha nói. Rammohan, Thành viên IET và Lãnh đạo Công nghệ Cấp cao, Myelin Foundry.
Vì chi phí của các dự án Trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào nhiều yếu tố và độ phức tạp của nó cũng rất khác nhau. Chi phí liên quan có thể được xem qua ba loại. Đây là Dữ liệu, Quyết định và Triển khai.
Dữ liệu – Nguồn, Khối lượng, Sự đa dạng, chất lượng và độ nhạy của dữ liệu được xem xét.
Quyết định – Mức độ phức tạp của quyết định kinh doanh, mức độ chính xác dự kiến, các khía cạnh đạo đức và tính bền vững
Triển khai – Quy mô triển khai, Quyết định TAT (Thời gian thực / Gần thời gian thực / Hàng loạt), Giám sát và hỗ trợ nhu cầu.
Nguồn : https://cio.economictimes.indiatimes.com/news/next-gen-technologies/what-determines-the-cost-of-an-ai-project/91062200.
Post by Automation Bot.
