Trong khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang có những phát triển nhanh chóng, sự thành công của các dự án học máy phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo. Tuy nhiên, việc thu thập, làm sạch và quản lý dữ liệu này, đặc biệt là thông qua việc gán nhãn, là một thách thức lớn.
Bài viết này sẽ đi sâu vào sự phức tạp của việc gán nhãn dữ liệu, tập trung vào chi phí, chất lượng và bảo mật. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các vấn đề liên quan, hậu quả của chúng và các giải pháp do các nền tảng hàng đầu cung cấp, cũng như tìm hiểu về một sản phẩm của Việt Nam cũng hoạt động trong dịch vụ này.
Gán nhãn dữ liệu liên quan đến việc cung cấp ngữ cảnh và ý nghĩa cho dữ liệu thô, cho phép các mô hình học máy nhận diện các mẫu, đưa ra dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp (Joshi, 2021). Đây là nền tảng của học máy, biến dữ liệu không cấu trúc thành thông tin quý giá mà các hệ thống AI có thể xử lý.
Bước cơ bản này rất quan trọng để đào tạo các mô hình học máy, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng học từ dữ liệu và cung cấp những thông tin chính xác và có thể hành động. Ví dụ, hình ảnh đã được gán nhãn cho phép các hệ thống thị giác máy tính nhận diện các đối tượng, trong khi dữ liệu văn bản được gán nhãn giúp các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiểu các sắc thái và ngữ cảnh của ngôn ngữ.
Gán nhãn dữ liệu rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của các mô hình học máy (AI, 2023). Thành công của các mô hình này phụ thuộc nặng nề vào dữ liệu được gán nhãn chính xác và chất lượng cao. Nếu không có các gán nhãn chính xác, các mô hình không thể học hiệu quả, dẫn đến hiệu suất kém và kết quả không đáng tin cậy.
Ví dụ, trong hệ thống nhận diện khuôn mặt, nếu các gán nhãn không chính xác hoặc không đồng nhất, mô hình có thể nhận diện sai các cá nhân, làm giảm tính hữu dụng của nó. Do đó, sự tỉ mỉ không chỉ là yêu cầu kỹ thuật mà còn là yếu tố cơ bản đảm bảo sự toàn vẹn và thành công của các ứng dụng học máy trong các lĩnh vực khác nhau.
Gán nhãn dữ liệu có thể được thực hiện bằng cách thủ công hoặc tự động, mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và thách thức riêng. Gán nhãn thủ công, mặc dù thường chính xác hơn, đòi hỏi nỗ lực và tài nguyên đáng kể. Quá trình này liên quan đến việc các người gán nhãn xem xét và thực hiện một cách tỉ mỉ, đảm bảo mức độ chính xác cao và hiểu biết ngữ cảnh. Tuy nhiên, gán nhãn thủ công là một công việc nặng nhọc và tốn kém, gây áp lực lên ngân sách, đặc biệt là đối với các dự án quy mô lớn với khối lượng dữ liệu khổng lồ. Sự cần thiết của những người gán nhãn có kỹ năng và bản chất tốn thời gian của quy trình góp phần vào chi phí cao.
Thêm vào đó, theo Karatas (2021), việc duy trì chất lượng dữ liệu trong quá trình gán nhãn thủ công tạo thêm độ phức tạp, vì lỗi của con người và sự không nhất quán có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy tổng thể của dữ liệu đã được gán nhãn. Đảm bảo rằng các gán nhãn là chính xác và đồng nhất trên các tập dữ liệu và người gán nhãn khác nhau trở thành một nhiệm vụ thách thức, có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các mô hình học máy.
Ngược lại, các phương pháp gán nhãn tự động, chẳng hạn như những phương pháp sử dụng các thuật toán học máy, mang lại lợi thế về khả năng mở rộng và tính hiệu quả chi phí. Những phương pháp này có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và cần ít sự can thiệp trực tiếp của con người. Tuy nhiên, độ chính xác của gán nhãn tự động thường phụ thuộc vào chất lượng của các thuật toán và mô hình được sử dụng, có thể chưa đạt được mức độ chính xác như gán nhãn thủ công trong các ngữ cảnh phức tạp hoặc tinh vi.
Giá cả cho dịch vụ chú thích tự động thường bao gồm các khoản phí theo nhãn hoặc theo dự án và thường thấp hơn so với chú thích thủ công do giảm chi phí lao động. Tuy nhiên, độ chính xác của chú thích tự động phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của các thuật toán và mô hình, điều này có thể chưa đạt được độ chính xác như các phương pháp thủ công trong các ngữ cảnh phức tạp.
Độ chính xác của gán nhãn rất quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình AI và học máy. Lỗi của con người trong quá trình gán nhãn có thể làm giảm chất lượng dữ liệu, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng dự đoán. Các gán nhãn không chính xác hoặc không đồng nhất dẫn đến kết quả không đáng tin cậy, làm giảm hiệu quả của mô hình. Nghiên cứu của Gartner cho thấy chất lượng dữ liệu kém khiến các công ty mất khoảng 15% doanh thu (Karatas, 2021), làm nổi bật sự cần thiết của các gán nhãn chất lượng cao.
Bằng cách đảm bảo gán nhãn chính xác và đồng nhất, các tổ chức có thể tránh được những sai lầm tốn kém và sự kém hiệu quả, nâng cao độ tin cậy của hệ thống AI/ML. Ưu tiên gán nhãn dữ liệu chính xác là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất mô hình và bảo vệ chống lại các hậu quả tài chính và hoạt động liên quan đến chất lượng dữ liệu kém.
Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các cuộc tấn công và truy cập trái phép là điều rất quan trọng, đặc biệt là khi xử lý thông tin cá nhân hoặc y tế. Các cuộc tấn công dữ liệu có thể dẫn đến các vấn đề pháp lý và mất lòng tin của khách hàng, làm cho việc thực hiện các biện pháp bảo mật vững chắc trở nên cần thiết. Việc triển khai mã hóa, lưu trữ an toàn và các kiểm soát truy cập nghiêm ngặt giúp bảo vệ dữ liệu trong quá trình gán nhãn. Các kiểm toán bảo mật định kỳ và các kiểm tra tuân thủ cũng cần thiết để xác định các điểm yếu.
Rủi ro về các cuộc tấn công nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt để bảo vệ tính toàn vẹn và sự bảo mật của dữ liệu, đảm bảo các tổ chức tránh được các hậu quả pháp lý và duy trì lòng tin của khách hàng.
Một phương pháp kết hợp giữa gán nhãn tự động và thủ công, xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn với chi phí hợp lý. Các công cụ tự động nhanh chóng xử lý dữ liệu khối lượng lớn, sử dụng các thuật toán để thực hiện gán nhãn ban đầu quy mô lớn, tăng tốc quá trình gán nhãn và giảm lao động cho các tập dữ liệu lớn. Những người gán nhãn thủ công tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết tinh vi và giải thích ngữ cảnh, đảm bảo độ chính xác và chất lượng cao hơn.
Sự cân bằng giữa tự động hóa và giám sát của con người giúp giảm chi phí trong khi duy trì chất lượng gán nhãn cao.
Bằng cách sử dụng cả hai phương pháp, các tổ chức có thể tối ưu hóa quy trình gán nhãn dữ liệu của họ, đào tạo các mô hình trên dữ liệu được gán nhãn chính xác mà không phải gánh chịu chi phí cao
Để tối ưu hóa cả chi phí và độ chính xác, một phương pháp kết hợp giữa chú thích thủ công và tự động được khuyến nghị. Các công cụ tự động có thể xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn với chi phí thấp hơn, trong khi chú thích thủ công có thể giải quyết các trường hợp phức tạp cần hiểu biết tinh tế. Chiến lược này cân bằng giữa khả năng mở rộng của tự động hóa và độ chính xác của các phương pháp thủ công, đảm bảo chú thích chất lượng cao đồng thời quản lý chi phí hiệu quả. Việc tích hợp gán nhãn tự động trước với kiểm tra của con người giúp duy trì chất lượng dữ liệu và giảm tổng chi phí chú thích.
Việc triển khai các quy trình kiểm soát chất lượng nhiều bước là rất quan trọng để đảm bảo gán nhãn dữ liệu chất lượng cao. Các quy trình này nên bao gồm gán nhãn ban đầu, tiếp theo là xem xét và gán nhãn lại để phát hiện và sửa lỗi. Việc kiểm tra thường xuyên các kết quả gán nhãn để đảm bảo chất lượng giúp đảm bảo rằng các tiêu chuẩn luôn được duy trì và tuân thủ theo thời gian. Bằng cách kết hợp tiền xử lý AI với việc xem xét của các chuyên gia con người, các tổ chức có thể nâng cao cả độ chính xác và độ tin cậy.
AI có thể xử lý phần lớn các gán nhãn ban đầu một cách nhanh chóng và hiệu quả về chi phí, trong khi các chuyên gia con người tập trung vào việc xem xét và tinh chỉnh các trường hợp phức tạp, cung cấp sự hiểu biết tinh vi và độ chính xác ngữ cảnh. Phương pháp nhiều bước này đảm bảo kiểm soát chất lượng vững chắc, tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các mô hình AI và học máy.
Việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và đạo đức khi gán nhãn dữ liệu nhạy cảm là rất cần thiết. Triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập an toàn và kiểm toán bảo mật định kỳ bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công. Đào tạo nhân viên về các thực tiễn bảo mật dữ liệu tốt nhất cũng giảm nguy cơ truy cập trái phép, đảm bảo bảo vệ dữ liệu nhạy cảm một cách vững chắc (Karatas, 2021).
Các tổ chức có thể bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình gán nhãn bằng cách duy trì các giao thức bảo mật nghiêm ngặt và khuyến khích văn hóa nhận thức và trách nhiệm trong số các thành viên. Chiến lược toàn diện này hỗ trợ niềm tin vào việc quản lý thông tin cá nhân hoặc nhạy cảm đồng thời hỗ trợ việc duy trì tuân thủ và bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu.
Hiện nay có rất nhiều nền tảng cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu, mỗi nền tảng đặc biệt giải quyết các vấn đề về chi phí, chất lượng và bảo mật. Các nền tảng này nâng cao năng suất, đảm bảo quá trình gán nhãn chất lượng cao và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng cách kết hợp tự động hóa, kinh nghiệm con người và các biện pháp bảo mật tiên tiến.
Labelbox nổi tiếng với nền tảng hợp tác của mình, khuyến khích sự làm việc nhóm liền mạch giữa các người gán nhãn, dẫn đến tăng năng suất và hiệu quả chi phí. Nền tảng này cung cấp các tính năng tiên tiến như quy trình kiểm tra chất lượng tùy chỉnh, đảm bảo rằng các gán nhãn đạt tiêu chuẩn cao. Labelbox cũng tích hợp các giao thức bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa và kiểm soát truy cập, để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong suốt quá trình gán nhãn.
Giao diện thân thiện với người dùng và khả năng tích hợp của nó làm cho nó trở thành sự lựa chọn phổ biến cho các nhóm muốn tối ưu hóa nỗ lực gán nhãn dữ liệu của họ trong khi duy trì các tiêu chuẩn chất lượng và bảo mật nghiêm ngặt (Encored Blog, 2024).
Theo nghiên cứu (Singh, 2024), Scale AI là một nền tảng gán nhãn dữ liệu nổi tiếng với khả năng tự động gán nhãn và các công cụ đa dạng, bao gồm gán nhãn hình ảnh, văn bản và âm thanh. Nó cung cấp các tùy chọn giá linh hoạt và quản lý dự án tận tâm để giám sát các dự án gán nhãn dữ liệu.
Các tính năng chính bao gồm kiểm soát chất lượng tự động, nơi các thuật toán tiên tiến đảm bảo các gán nhãn chất lượng cao bằng cách phát hiện và sửa lỗi. Cơ sở hạ tầng mở rộng của nó xử lý hiệu quả các dự án quy mô lớn, làm cho nó lý tưởng cho các doanh nghiệp. Thêm vào đó, Scale AI tích hợp liền mạch với các quy trình học máy hiện có, cung cấp API và công cụ để tích hợp dữ liệu đã được gán nhãn vào quá trình đào tạo và đánh giá mô hình, từ đó nâng cao hiệu quả của chu trình phát triển.
Appen cung cấp một loạt các dịch vụ gán nhãn với trọng tâm đặc biệt vào dữ liệu ngôn ngữ và văn bản. Nền tảng này được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu của nhiều ngành công nghiệp, cung cấp gán nhãn chuyên biệt cho văn bản, ngôn ngữ và hiểu biết ngữ nghĩa. Appen nhấn mạnh tầm quan trọng của các gán nhãn ngôn ngữ chất lượng cao, tận dụng một đám đông toàn cầu của các người gán nhãn có kỹ năng để đảm bảo độ chính xác và sự liên quan.
Công ty cũng ưu tiên các thực hành bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu và quy trình xử lý dữ liệu an toàn, để bảo vệ dữ liệu khách hàng trong suốt quá trình gán nhãn. Kinh nghiệm rộng rãi và sự tập trung vào dữ liệu ngôn ngữ của Appen làm cho nó trở thành đối tác quý giá cho các dự án yêu cầu các gán nhãn văn bản chính xác và tinh vi (Encored Blog, 2024).
Tại Việt Nam, AIScaler™ của Công ty Cổ phần VinBrain là sản phẩm nổi bật trong việc cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu toàn diện. Nền tảng này cung cấp dịch vụ gán nhãn toàn diện cho dữ liệu y tế, tích hợp dữ liệu đào tạo, con người và quy trình vào một môi trường hợp tác mạnh mẽ, giúp sản xuất các giải pháp AI chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và tốt hơn.
Bằng cách tận dụng chi phí lao động của Việt Nam, thấp hơn từ 10% đến 50% so với các nước láng giềng, AIScaler™ có thể giúp giảm chi phí một cách đáng kể. Quy trình gán nhãn gồm ba bước: thu thập dữ liệu, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, và gán nhãn cùng xác minh kết quả với sự hỗ trợ của AI, giúp tăng tốc thời gian gán nhãn lên 80% và nâng cao hiệu quả gán nhãn của cả quá trình lên 65%. Một quy trình gán nhãn nhanh chóng và hiệu quả được đảm bảo nhờ giao diện thân thiện với người dùng.
AIScaler™ đảm bảo các gán nhãn chất lượng cao nhờ đội ngũ của nó có hơn mười năm kinh nghiệm trong NLP và thị giác máy tính. Nền tảng sử dụng nhiều kỹ thuật kiểm soá chất lượng để đáp ứng và vượt qua các yêu cầu. Các giao thức bảo mật mạnh mẽ được thiết lập để bảo vệ chống lại các cuộc tấn công và truy cập không mong muốn vào dữ liệu.
Bằng cách tận dụng công nghệ sáng tạo và sự chuyên môn của đội ngũ dày dạn kinh nghiệm, AIScaler™ là một giải pháp toàn diện, hỗ trợ sự phát triển hiệu quả và hiệu quả của các mô hình AI và học máy.
Việc gán nhãn dữ liệu đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm chi phí cao, thời gian dài, vấn đề chất lượng và rủi ro bảo mật. Việc giải quyết các vấn đề này yêu cầu một phương pháp đa diện kết hợp các phương pháp hiệu quả về chi phí, kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt và thực hành bảo mật vững chắc.
Với các giải pháp trên, các nhà phát triển AI có khả năng vượt qua những thách thức trước đây, dẫn đến việc tạo ra các sản phẩm AI tiên tiến và hữu ích hơn trong các lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến bán lẻ và vận tải. Sự tiến bộ này không chỉ nâng cao chức năng và độ chính xác của các ứng dụng AI mà còn thúc đẩy đổi mới, cuối cùng mang lại lợi ích cho người dùng và doanh nghiệp bằng cách cung cấp các giải pháp công nghệ thiết thực và có ảnh hưởng.
Top
