- AIがグローバル規模で失敗しなくても、個人や企業、社会に莫大な損害をもたらす可能性がある。
- モデルはしばしば間違いを comit し、幻覚を見たり、漂流したり、崩壊したりする。
- 優れたAIは優れたデータから来るが、データの品質は組織全体の重要な問題（および機会）であり、しかしほとんどの企業がこれを無視している。
- 企業は解決しようとしている問題の微妙なニュアンスを理解し、データを正しく取得し（その問題に適した適切なデータを持っていることと、データがエラーを起こさないように保証すること）、短期的にデータ品質に責任を割り当て、長期的には品質努力を上流に向ける必要がある。
- 20年前、住宅ローン担保証券や担保付き債務証券が流行した。これらの新しい金融商品は当初、驚異であり、数百万人を住宅に住まわせ、銀行に数十億をもたらした。その後、事態はひどくなり、世界経済をほぼ破壊しかねない状況となった。
自動生成された要約はデータ品質はAIの成功に不可欠であり、企業は問題のニュアンスを理解し、データ品質に責任を負い、品質努力を長期的に向上させる必要があることを強調しています。また、金融業界における過去の失敗から、AIが個人や企業、社会に与える潜在的なリスクにも警鐘を鳴らしています。
元記事: https://hbr.org/2024/08/ensure-high-quality-data-powers-your-ai