随着 AI 模型的功能越来越强大，用例的扩展，数据标签对于构建准确可靠的模型变得越来越重要。我们采访了Sapien首席运营官Henry Chen，讨论了数据标签的现状及其演变方式，并深入了解了Sapien如何适应以满足人工智能行业的需求。
1。您如何看待数据标签在人工智能时代的作用？您是否预计会向更加自动化的流程过渡，还是人类的专业知识仍然至关重要？
我认为，随着人工智能的发展，数据标签的作用肯定在不断变化，我们已经看到了这一点，越来越多的自动化工具已成为该过程的一部分。在Sapien，我们非常重视自动化，以此来更快、更高效地为数据做好注释准备，但人类的专业知识仍然是其中的重要组成部分。地面实况数据（基本上是最准确的数据）仍然是我们制作在现实世界中真正运行良好的人工智能模型所需要的。因此，尽管自动化将加快和简化数据准备的各个部分，但人类的洞察力和准确性对于创建用于训练人工智能的最佳数据仍然至关重要。随着对人工智能需求的扩大，我相信我们将需要更多而不是更少的具有专业技能的人来满足该行业不断增长的需求。
2。在扩展数据标签操作以支持对人工智能模型不断增长的需求方面，你预见的最大挑战是什么？我们如何应对Sapien的这些挑战？
扩大数据标签业务以支持人工智能的快速增长有其挑战，尤其是在需要大量实况数据的情况下。越来越多的公司正在开发人工智能模型，所有这些模型都需要干净的标签数据才能进行训练，因此需求激增。我们在Sapien解决这个问题的方法之一是建立一个去中心化的标签商网络。在我们向前迈进的过程中，这将是必不可少的，因为集中式标签设施只能做这么多事情。尽管这些设施目前运行良好，但我认为它们不是未来的可扩展解决方案。通过去中心化，我们不仅能够满足更大的需求，而且能够满足全球不断变化的需求，使我们更能适应未来的任何挑战。
3.您如何确保我们的数据标签输出的质量和一致性，尤其是在我们处理越来越复杂的数据集时？
质量和一致性是不可谈判的，尤其是在我们处理的数据集变得越来越复杂的情况下。确保我们的产出保持一流水平需要大量的经验和监督。我们对质量控制的关注意味着我们可以承担更具挑战性的项目，同时仍能提供客户可以信赖的数据。
4。你对人工智能模型开发和部署的未来有何看法？你如何看待 Sapien 为这些进步做出的贡献？
在人工智能模型开发和部署方面，我认为Sapien是推动人工智能向前发展的关键部分。目前，人们非常关注构建更好的计算能力和更高效的算法——大公司和才华横溢的人才无处不在。但另一方面，数据注释仍然停留在传统的做事方式中，这阻碍了整个领域的发展。Sapien的使命是通过引入新的解决方案和新的数据标签方法来改变这种状况。我们希望消除这一瓶颈，以便 AI 能够更快地发展，在日常应用中更具影响力。
5。我们如何在数据标签行业的新兴技术和趋势方面保持领先地位？我们正在进行哪些投资来确保我们的持续成功？
我们正在投入大量资源来开发尽可能好的数据流流程。我们还将重点放在三维和四维数据类型上，因为我们知道这是行业的发展方向。这些数据为训练更高级的人工智能模型开辟了巨大的可能性，通过立即投资，我们正在为满足未来需求做好准备。这种前瞻性方法旨在确保Sapien不仅保持相关性，而且是数据标签行业的领导者，能够随着人工智能的持续发展提供准确的需求。
正如亨利所强调的那样，Sapien对质量、适应性和远见的承诺正在帮助公司满足不断发展的行业的需求。Sapien采用兼顾自动化和人类专业知识的平衡方法，为人工智能的下一步设定了标准。
