生成式人工智能继续无情地渗透市场，使企业能够轻松高效地为全球营销/本地化创建内容。
根据Salesforce的数据，在接受调查的1000名营销人员中，51%的人已经在工作中使用或尝试过人工智能。Salesforce公布的有关人工智能的有利数据并非个例。许多人工智能采用统计数据显示，企业欢迎人工智能进入其运营。此外，企业使用人工智能的效果也很好。
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79%的领导者表示，采用人工智能降低了成本。
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54%的高管表示，人工智能提高了业务效率。
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74%的企业高管认为生成式人工智能的好处大于潜在的缺点。
考虑到人工智能模型可以给企业带来的好处，对人工智能的强烈接受是一个合乎逻辑的结果。
使用高质量数据训练的人工智能模型的好处
Welocalize人工智能服务运营主管Kelly Sinclair表示：“质量从来不是偶然的；它总是聪明努力的结果。同样的原则也适用于训练人工智能模型。高质量、多语言的训练数据是人工智能系统提供准确、有效和文化敏感内容的基础，这些内容在全球范围内引起共鸣。”
通过高质量的训练数据开发的人工智能模型可以生成安全可靠的人工智能内容。由于人工智能，曾经需要数周或数月的内容制作现在可以在几天甚至几小时内完成。
以下是寻求全球扩张的企业可以从使用人工智能中获得的其他值得注意的好处。
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提高效率
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多语言支持
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更容易/更快的翻译
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降低成本
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改善客户体验
尽管人工智能给全球内容创作带来了诸多好处，但也有风险需要考虑。
使用未经训练的人工智能模型的危险
人工智能只有在接受多语言数据的高质量数据训练时，才能为企业提供显著的优势。使用训练有素的人工智能模型可能会对寻求连接和吸引全球/本地受众的企业造成严重破坏。
使用未经充分训练的人工智能模型可能会导致无数问题。
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人工智能可能会创造对文化不敏感的内容，这可能会引起反弹和声誉受损。
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用词不准确或翻译质量不高可能会曲解企业的品牌形象。
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当训练有素的人工智能模型生成违反错误信息、版权或诽谤法律的内容时，企业可能会面临法律问题。
上述问题对企业来说可能是灾难性的，可能会导致品牌崩溃、声誉受损和高昂的费用。强调在人工智能模型上使用高质量的训练数据是绝对必要的。
什么是培训数据?为什么全球企业需要培训数据?
全球企业需要高质量的训练数据，特别是那些专注于多语言数据的数据，来为全球受众构建人工智能模型。
训练数据是开发人工智能模型的基础。它指的是“输入”给人工智能算法的初始数据，因此它会“学习”。通过处理训练数据，人工智能算法可以学习结构、模式和特征，创建预测，执行任务等等。
AI数据带来的挑战
获得高质量的训练数据并不总是那么容易。此外，企业在人工智能数据方面面临许多障碍。
以下是企业面临的一些典型障碍:
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较差的数据质量降低了模型的准确性。低质量的训练数据会导致许多问题，例如机器学习偏差、不可靠的预测以及在再训练上浪费的计算资源。高质量的数据收集挑战来自于数据不足、数据源冲突和低效的数据标记。
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训练数据的收集并没有考虑到人工智能模型的预期目的和功能。在收集数据之前，为人工智能模型设定明确的目标至关重要。这将帮助您实现确保数据相关性的措施。
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训练数据可能很难验证。数据验证是另一个具有挑战性的方面，它使组织难以汇编高质量的培训数据。为了克服这个问题，您需要一个多步骤的方法，包括持续监视、数据清理和手动检查。
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参与数据收集过程的人群缺乏多样性，无法反映更广泛的人群或背景。少数群体和异常值有时会被忽视，特别是如果组织没有优先考虑数据多样性。不幸的是，确保多样化的样本群体需要更长的时间，并增加了数据收集过程的复杂性。
数据质量的三大支柱:最佳数据，最佳模型
卓越的人工智能模型，能够扩大企业的全球影响力，严重依赖于高质量的培训数据。
为了让您更清楚地了解“高质量数据”的含义，请考虑以下三个支柱:
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所产生的培训数据必须符合既定的标准和指导方针。它还应该与适用的需求、内部政策和行业最佳实践保持一致。当训练数据是在严格考虑合规性的情况下生成的，人工智能模型就不会产生有法律问题的内容或引起道德问题的内容。
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多样性在确保训练数据的相关性方面起着至关重要的作用。培训数据必须包括广泛的声音，纳入来自各种来源和利益相关者的投入，并在确保一致性的同时促进主题的全面代表。当你的训练数据包含不相关的数据点时，混淆和噪音就会增加，这就会损害人工智能模型的效率和性能。
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忠诚。这是指保证交付的数据不存在欺诈，确保所提供的信息是原始的、准确的、不被歪曲的，从而提高数据的可靠性。
为什么高质量数据是成功的关键
训练数据的质量对于开发具有卓越性能的人工智能模型至关重要。它增加了你的人工智能模型的准确性、公平性、可信度和整体性能，所有这些都可以提高生产力和业务效率。
可悲的是，反过来也是正确的。
低质量的训练数据降低了人工智能模型的整体性能。它会导致人工智能模型生成不准确、有缺陷和有法律问题的内容，给企业带来许多问题。
不要满足于低质量的训练数据。
从众包平台、公共数据集、用户生成内容或抓取网络获取训练数据可能会损害你的人工智能模型的性能。这些来源远没有那么理想，因为获得的数据并不是根据你的人工智能模型产生的。
投资于高质量的培训数据，以启动您的计划，利用人工智能模块为您的业务。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：曾钰璇