Popular Crowdsourcing AI tools in Năng suất include Prolific, helping you work more efficiently.
Prolific là một nền tảng hàng đầu để thu thập dữ liệu chất lượng cao từ một nhóm toàn cầu gồm hơn 200.000 người tham gia đã được kiểm duyệt và tích cực. Nó cho phép các nhà phát triển AI và nhà nghiên cứu nhanh chóng khởi chạy các nghiên cứu, huấn luyện mô hình và thu thập phản hồi đáng tin cậy từ con người cho các tác vụ như chú thích dữ liệu, RLHF và khảo sát.
Chú thích dữ liệuCông cụ Crowdsourcing (Thuê ngoài cộng đồng) là các nền tảng tận dụng một lực lượng lao động trực tuyến lớn và phân tán để thực hiện các nhiệm vụ, thường được tăng cường bởi AI để nâng cao hiệu quả và kiểm soát chất lượng. Các công cụ này hoạt động bằng cách chia nhỏ các dự án lớn thành các nhiệm vụ vi mô có thể quản lý, sau đó được giao cho nhiều cá nhân để hoàn thành song song. Cách tiếp cận này cho phép các tổ chức mở rộng quy mô xử lý dữ liệu, kiểm duyệt nội dung và các nỗ lực nghiên cứu với tốc độ và hiệu quả chi phí đáng kể. Là một lĩnh vực chuyên biệt của năng suất, crowdsourcing do AI hỗ trợ cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào trí tuệ con người cho các nhiệm vụ khó tự động hóa hoàn toàn.
Các công cụ này rất quan trọng đối với các công ty phát triển AI để huấn luyện các mô hình học máy, các nền tảng thương mại điện tử để làm phong phú dữ liệu sản phẩm và kiểm duyệt nội dung, và các công ty nghiên cứu thị trường để tiến hành các cuộc khảo sát quy mô lớn. Chúng lý tưởng cho bất kỳ dự án nào đòi hỏi đầu vào nhận thức của con người ở quy mô mà một đội ngũ nội bộ không thể thực hiện được.
Khi chọn một công cụ crowdsourcing, hãy đánh giá các cơ chế đảm bảo chất lượng, nhân khẩu học và chuyên môn của nhóm người làm việc, và các loại nhiệm vụ cụ thể mà nó hỗ trợ. Hãy xem xét mô hình định giá (theo nhiệm vụ, theo giờ hoặc đăng ký) và sự mạnh mẽ của API của nó. Ngoài ra, hãy đánh giá mức độ quản lý dự án và hỗ trợ do nền tảng cung cấp để đảm bảo sự thành công của dự án của bạn.
Một nhóm phát triển AI xây dựng mô hình thị giác máy tính cần gán nhãn cho hàng triệu hình ảnh với các đối tượng như ô tô, người đi bộ và biển báo giao thông. Bằng cách sử dụng nền tảng crowdsourcing, họ tải lên bộ dữ liệu và xác định các quy tắc chú thích rõ ràng. AI của nền tảng phân phối những hình ảnh này dưới dạng các nhiệm vụ vi mô cho hàng nghìn người làm việc đủ điều kiện trên toàn cầu. Chất lượng được duy trì thông qua các cơ chế đồng thuận, trong đó nhiều người làm việc cùng gán nhãn cho một hình ảnh và AI sẽ đánh dấu các điểm khác biệt để xem xét. Quá trình này rút ngắn thời gian gán nhãn dữ liệu từ hàng tháng hoặc hàng năm xuống còn vài tuần, giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển của mô hình AI.
Một nhà bán lẻ trực tuyến cần phân loại hàng nghìn sản phẩm mới, viết mô tả ngắn và gắn thẻ các thuộc tính như màu sắc và chất liệu. Nhiệm vụ thủ công này rất tốn thời gian cho đội ngũ nội bộ của họ. Bằng cách sử dụng nền tảng crowdsourcing, họ có thể chia nhỏ danh mục thành các nhiệm vụ sản phẩm riêng lẻ. Những người làm việc từ cộng đồng được giao nhiệm vụ phân loại sản phẩm dựa trên một hệ thống phân loại được xác định trước, viết mô tả hấp dẫn và xác thực dữ liệu hiện có. Cách tiếp cận này đảm bảo danh mục sản phẩm được cập nhật nhanh chóng và chính xác, cải thiện trải nghiệm tìm kiếm của khách hàng và thúc đẩy doanh số.
Một nền tảng mạng xã hội cần xem xét nội dung do người dùng tạo (UGC) 24/7 để xóa các bài đăng, hình ảnh và bình luận không phù hợp vi phạm chính sách của họ. Chỉ dựa vào AI có thể dẫn đến sai sót, trong khi việc mở rộng quy mô đội ngũ nội bộ trên toàn cầu rất tốn kém. Họ tích hợp API crowdsourcing vào quy trình kiểm duyệt của mình. AI trước tiên sẽ gắn cờ nội dung có khả năng vi phạm, sau đó nội dung này được gửi đến một nhóm người kiểm duyệt từ cộng đồng để đưa ra phán quyết cuối cùng. Hệ thống có sự tham gia của con người (human-in-the-loop) này kết hợp tốc độ của AI với sự hiểu biết tinh tế của người kiểm duyệt, đảm bảo việc kiểm duyệt nội dung nhanh chóng và chính xác trên quy mô lớn.
Một công ty sắp ra mắt sản phẩm mới muốn thu thập phản hồi từ 10.000 người tiêu dùng thuộc các nhóm nhân khẩu học cụ thể ở nhiều quốc gia. Việc tổ chức điều này bằng các phương pháp truyền thống rất chậm và tốn kém. Họ sử dụng một nền tảng crowdsourcing với một nhóm người làm việc đa dạng trên toàn cầu. Họ thiết kế một cuộc khảo sát và đặt ra các tiêu chí nhắm mục tiêu (ví dụ: tuổi, vị trí, sở thích). Nền tảng sẽ phân phối khảo sát đến những người tham gia phù hợp. Công ty nhận được dữ liệu có cấu trúc và phản hồi định tính trong vòng vài ngày, cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về chiến lược ra mắt sản phẩm một cách nhanh chóng và hợp lý.
Một viện nghiên cứu có hàng trăm giờ ghi âm phỏng vấn cần được phiên âm để phân tích định tính. Việc phiên âm khối lượng âm thanh này trong nội bộ sẽ đòi hỏi một đội ngũ chuyên trách và thời gian đáng kể. Họ tải các tệp âm thanh lên một nền tảng crowdsourcing. Nền tảng này chia mỗi bản ghi thành các đoạn ngắn và giao chúng cho nhiều người phiên âm. Một số nền tảng sử dụng AI để tạo bản nháp đầu tiên, sau đó con người sẽ xem xét và sửa chữa để đảm bảo độ chính xác. Sự kết hợp giữa AI và nỗ lực của con người này mang lại các bản phiên âm có độ chính xác cao một cách nhanh chóng, cho phép các nhà nghiên cứu bắt đầu phân tích sớm hơn.
Một công ty AI có một bộ dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình, nhưng nó chứa lỗi, các mục trùng lặp và được gán nhãn sai. Huấn luyện mô hình trên dữ liệu 'bẩn' này sẽ dẫn đến hiệu suất kém. Họ sử dụng nền tảng crowdsourcing để làm sạch dữ liệu. Các nhiệm vụ được tạo ra để người làm việc xác minh thông tin, xác định và đánh dấu lỗi, xóa các mục trùng lặp và sửa các điểm dữ liệu bị gán nhãn sai. Quá trình xác thực do con người thực hiện này tạo ra một bộ dữ liệu sạch, chất lượng cao, điều này rất cần thiết để xây dựng các mô hình học máy chính xác và đáng tin cậy. Đây là một bước quan trọng kết hợp sự phán đoán của con người với quy mô của cộng đồng.
Công cụ Crowdsourcing do AI hỗ trợ là các nền tảng trực tuyến kết nối doanh nghiệp với một lực lượng lao động lớn và phân tán để thực hiện các nhiệm vụ vi mô ở quy mô lớn. Chúng sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường toàn bộ quy trình, từ phân phối nhiệm vụ đến kiểm soát chất lượng. Các chức năng chính của AI bao gồm:
Việc chọn nền tảng crowdsourcing phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu dự án cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Sự khác biệt chính nằm ở cấu trúc và quy mô của lực lượng lao động. Thuê ngoài truyền thống thường liên quan đến việc ký hợp đồng một dự án hoặc chức năng kinh doanh cụ thể cho một công ty khác hoặc một nhóm freelancer chuyên trách. Đó là mối quan hệ một-một hoặc một-vài cho một phạm vi công việc xác định. Mặt khác, Crowdsourcing liên quan đến việc chia một nhiệm vụ lớn thành nhiều nhiệm vụ vi mô nhỏ và phân phối chúng cho một nhóm người trực tuyến lớn, không xác định ('đám đông'). Đó là mối quan hệ một-nhiều, lý tưởng cho các nhiệm vụ có thể được thực hiện song song và không yêu cầu bối cảnh sâu, liên tục. AI đóng một vai trò lớn hơn nhiều trong crowdsourcing hiện đại để quản lý quy mô này và đảm bảo chất lượng.
Crowdsourcing hiệu quả nhất đối với các nhiệm vụ có thể được chia thành các đơn vị nhỏ, độc lập và lặp đi lặp lại đòi hỏi trí tuệ con người. Các nhiệm vụ lý tưởng bao gồm:
AI là một thành phần quan trọng của các nền tảng crowdsourcing hiện đại, cải thiện đáng kể cả hiệu quả và chất lượng. Nó đóng góp theo một số cách chính:
