標(biāo)簽中的真相是商業(yè)管理中的一個(gè)強(qiáng)有力的概念。它可以確保消費(fèi)者確切地知道他們所得到的東西，可能的警告和忠告以及如果他們以制造商不認(rèn)可的方式使用產(chǎn)品，可能會(huì)帶來什么風(fēng)險(xiǎn)。

到了時(shí)候，我們將標(biāo)簽的真相帶給了正在大量商業(yè)產(chǎn)品中使用的人工智能標(biāo)簽。所需要的是一些標(biāo)準(zhǔn)化的方法，以使經(jīng)過訓(xùn)練的已部署AI模型的精確來源透明化。同樣重要的是，它需要全面披露已測(cè)試和認(rèn)證了AI模型以適合其預(yù)期應(yīng)用領(lǐng)域的各種環(huán)境，以及已在AI中確定的任何偏見和約束(無論是預(yù)期的還是其他的)。模型在現(xiàn)場(chǎng)或?qū)嶒?yàn)室環(huán)境中的實(shí)際表現(xiàn)。

人工智能已成為許多企業(yè)中的工業(yè)化流程，在可以使從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到建模，培訓(xùn)和服務(wù)的每個(gè)流程自動(dòng)化的工具上創(chuàng)造了高度優(yōu)先級(jí)。標(biāo)簽或注釋是一項(xiàng)關(guān)鍵功能，需要在AI開發(fā)和操作工作流的各個(gè)階段執(zhí)行。我們需要區(qū)分AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽-這是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，建模和訓(xùn)練的重要部分-與標(biāo)記所得的經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型。后一個(gè)功能可以提供關(guān)鍵的元數(shù)據(jù)，以用于監(jiān)視，控制和優(yōu)化經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理或其他AI模型在下游應(yīng)用程序中的行為。

為了滿足對(duì)訓(xùn)練有素的AI模型加標(biāo)簽的要求，Google最近發(fā)布了一個(gè)稱為模型卡的元數(shù)據(jù)框架，該框架可用于聲明針對(duì)特定用例進(jìn)行了訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的適用性，適當(dāng)性和局限性。Google已向開發(fā)人員，政策制定者，用戶和其他行業(yè)利益相關(guān)者開放的框架，描述了如何創(chuàng)建1-2頁元數(shù)據(jù)文檔的框架，這些文檔預(yù)先聲明了經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型是如何設(shè)計(jì)的，并且可能在其預(yù)期的用例中表現(xiàn)。與正在進(jìn)行的項(xiàng)目的目標(biāo)一致在AI行業(yè)合作伙伴聯(lián)盟中，Google的框架為AI開發(fā)人員提供了一個(gè)詞匯，可以在模型發(fā)布時(shí)提前聲明：

用于構(gòu)建它的算法

用于構(gòu)建，訓(xùn)練和驗(yàn)證的源數(shù)據(jù)

用于培訓(xùn)并使其保持適合其預(yù)期目的的學(xué)習(xí)方法，過程和頻率

擬在其中使用的上下文

產(chǎn)生最準(zhǔn)確推斷的數(shù)據(jù)類型

關(guān)于環(huán)境數(shù)據(jù)中各種擾動(dòng)的推斷精度的魯棒性和公差

關(guān)于與特定受眾群體相關(guān)的視覺和其他數(shù)據(jù)的推斷中出現(xiàn)特定錯(cuò)誤，異?；蚱械目赡苄?/p>

它表現(xiàn)最佳和最一致的條件