企業如何解決 AI 數據採集難題

作者：OORT創始人\&CEO、哥倫比亞大學教授 Max Li 博士

數據是現代商業戰略的基礎，也是AI應用的燃料，它推動決策制定、優化運營，並創造個性化的客戶體驗，使企業能夠在快速發展的數位化環境中保持競爭力。近年來，去中心化AI（DeAI）因其對數據荒問題及中心化AI系統所面臨的"黑箱困境"（指數據的採集、處理和使用方式上缺乏透明性）提供潛在解決方案而備受關注。

對於AI開發而言，數據採集是最關鍵的第一步。本文重點梳理數據採集中的挑戰，並探討如何通過區塊鏈技術和加密貨幣的去中心化方法來應對這些挑戰。

高質的數據採集對AI應用必不可少

充分利用數據不僅可以改善運營，還能解鎖新的商業機遇。從開發更智能的AI應用到構建去中心化數據生態系統，重視數據與AI的組織在數位化轉型時代中更具領導優勢。

從醫療到金融、零售到物流，各行業都因數據而發生轉型。在醫療領域，基於AI的數據分析可以改善診斷並預測患者結果；在金融領域，它有助於欺詐檢測和算法交易；零售商利用客戶行為數據打造定制化購物體驗；物流公司則通過實時數據洞察優化供應鏈效率。

高質量的數據採集可被應用於眾多場景，例如：

• 客戶服務：AI驅動的解決方案利用數據推動聊天機器人、自動化響應和個性化互動，提高客戶滿意度並降低成本。
• 預測性維護：製造企業可利用物聯網數據預測設備故障，提前採取措施減少停機時間並節省成本。
• 市場分析：企業分析市場趨勢和消費者行為數據，為產品開發和行銷戰略決策提供依據。
• 智慧城市：通過傳感器和設備採集的數據優化城市基礎設施，減少交通擁堵並提升公共安全。
• 內容個性化：媒體平台通過基於用戶偏好的AI模型推薦內容，提高用戶參與度和留存率。

數據採集中的常見挑戰

數據採集是AI開發的關鍵步驟，但也伴隨許多挑戰和瓶頸，會直接影響AI模型的質量、效率和成功。以下是一些常見問題：

數據質量：

• 不完整性：缺失值或不完整的數據可能會影響AI模型的準確性。
• 不一致性：從多個來源採集的數據常常格式不匹配或存在衝突。
• 噪聲：無關或錯誤的數據會稀釋有意義的洞察並混淆模型。
• 偏差：未能代表目標人群的數據會導致偏倚模型，引發倫理和實際問題。

可擴展性：

• 數據量挑戰：收集足夠的數據來訓練複雜模型可能既昂貴又耗時。
• 實時數據需求：如自動駕駛或預測分析等應用需要穩定可靠的數據流，難以長期維持。
• 人工標註：大規模數據集通常需要人工標註，造成時間和勞動力瓶頸。

數據訪問與隱私：

• 數據孤島：組織可能將數據存儲在孤立的系統中，限制訪問和整合。
• 合規性：如GDPR、CCPA等法規對數據採集實踐提出限制，尤其是在醫療和金融等敏感領域。
• 倫理問題：在未獲得用戶同意或缺乏透明度的情況下採集數據可能導致聲譽和法律風險。

其他常見瓶頸還包括缺乏多樣化和真正全球化的數據集，與數據基礎設施和維護相關的高成本，處理實時和動態數據的挑戰，以及與數據所有權和許可相關等問題。

解決數據採集挑戰的步驟

如果企業在採集高質量和可信數據方面遇到挑戰，可以考慮以下優化過程，以最終解決這些問題。

確定企業的數據需求

明確AI項目的數據需求：

• 您正在解決什麼問題？確定業務挑戰。
• 需要什麼類型的數據？結構化、非結構化還是實時數據？
• 數據可以從哪裡獲得？內部系統、第三方供應商、物聯網設備或公開數據源？

投資提升數據質量

高質量的數據對可靠的AI輸出至關重要：

• 使用如OpenRefine等工具清理和預處理數據集。
• 通過定期審計驗證數據的準確性和完整性。
• 多元化數據來源以減少偏差並提高模型的普遍性。

利用自動化和集成工具

通過自動化簡化數據採集流程：

• 使用MuleSoft或Apache NiFi等平台整合來自不同系統的數據。
• 自動化數據管道以實現實時採集、處理和存儲。

注重合規性與安全性

確保遵守隱私法並保護敏感數據：

• 使用OneTrust等工具實施同意管理。
• 採用加密和匿名化技術保護數據。

考慮去中心化解決方案

去中心化數據採集為解決許多傳統瓶頸提供了變革性方法。

開啟去中心化數據採集

在中心化系統中，所使用的數據通常來源不透明，將數據轉化為可操作見解或決策的過程也往往隱藏不見。這種缺乏可見性削弱了信任，並引發了對數據質量、隱私和潛在偏差的擔憂。去中心化AI通過利用去中心化網絡，使數據採集和處理更加透明、負責任和安全，從而解決這些問題。

具體如何運作？去中心化AI解決方案通常基於區塊鏈技術構建其數據採集基礎設施------可以將其視為更公開透明的互聯網。在區塊鏈上，所有採集的數據及其處理和使用方式都會被不可篡改地記錄，確保透明性和安全性。基於客戶的具體數據需求（例如訓練AI語音客服以識別不同英語口音，或提供圖像數據以優化施工現場的安全檢測攝像頭），去中心化AI平台可以將這些定制化任務分配到全球，邀請參與者貢獻數據，例如拍攝特定場景照片或錄製簡短語音信息。加密貨幣支付則在此派上用場，作為跨境小額支付，激勵數據貢獻者，解決傳統銀行無法做到的瓶頸。

如果企業有意願開始去中心化數據採集，可以從以下步驟開始：

1. 評估當前數據需求：識別現有數據採集和管理中的瓶頸。
2. 探索去中心化平台：評估提供可擴展、安全和高性價比基礎設施的去中心化AI解決方案。
3. 從試點開始：針對特定用例實施去中心化數據採集以評估其效果。
4. 與AI項目整合：將去中心化數據用於AI模型訓練，以確保更高質量的洞察和預測。

數據採集是解鎖AI變革潛力的入口，而去中心化AI必定是未來大勢，因其完善和優化了透明性、多樣性、成本效益、可擴展性和彈性等。企業越早行動，將越有利於瞬息萬變和日益複雜的AI開發未來中佔據更有利的位置。