Humanisierung der KI: Echte menschliche Daten zur Generierung und Vorhersage echter Innovationserfolge
Entdecken Sie die Geheimnisse des Innovationserfolgs mit KI, indem Sie Modelle mit echten menschlichen Daten ergänzen, denn „Humanizing AI“ zeigt die entscheidende Rolle, die authentische Interaktionen bei der Vorhersage des nächsten großen Dings spielen.
„Humanisierung der KI: Echte menschliche Daten zur Generierung und Vorhersage echten Innovationserfolgs“ untersucht die Bedeutung der Verwendung echter menschlicher Daten zum Trainieren von KI-Modellen für den Innovationserfolg . KI bietet die Möglichkeit, die Geschwindigkeit und möglicherweise auch die Erfolgsquote neuer Innovationen zu verbessern, und wie wir dabei vorgehen, wird darüber entscheiden, ob wir Erfolg haben.
Gehirne sind wie Schwämme; Sie absorbieren, was ihnen ausgesetzt ist, und bei der KI ist das nicht anders. Die Entwicklung von KI erfordert Daten, und die Qualität der Daten bestimmt die Qualität des KI-Modells. Es gibt zwei Hauptformen des Lernens für KI-Modelle : überwachtes Lernen , bei dem ein Mensch der KI beibringt, was sie lernen soll, und selbstüberwachtes Lernen , bei dem die KI mit einer großen Textmenge gefüttert wird, um Vorhersagen zu generieren.
Neue Produktideen haben eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit, wenn die Ideenfindungs- und Bewertungsphasen auf Daten basieren, die die intrinsisch menschlichen Bedürfnisse und Wünsche der Verbraucher widerspiegeln. Diese Daten müssen zeitlos oder zumindest aktuell sein. Da Daten für die KI von so zentraler Bedeutung sind, erklärt Humanizing AI zunächst, wie Trainingsdaten die Genauigkeit ihres Modells bestimmen .
Aus diesem Grund haben handelsübliche KI-Modelle ihre Grenzen, da echte Verbraucherdaten benötigt werden, um bessere Innovationen zu generieren und vorherzusagen. Ipsos beispielsweise nutzt menschliche Reaktionen auf neue Produktkonzepte, um KI-Modelle für die Konzeptbewertung zu trainieren.
Die Humanisierung der KI erfordert die Nutzung realer menschlicher Daten, um reales menschliches Verhalten besser zu verstehen und vorherzusagen. Durch die Einbeziehung relevanter, repräsentativer und zeitloser Daten können KI-Modelle den Innovationserfolg genauer und effektiver vorantreiben.
Die zentralen Thesen
- Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend für den Aufbau intelligenter KI-Modelle. Die Daten müssen relevant, repräsentativ und zeitlos sein.
- Standardmäßige KI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) können bei der Erfassung der Essenz realen menschlichen Verhaltens und Bedürfnissen eingeschränkt sein. Die Humanisierung der KI durch Training mit echten Verbraucherdaten kann zu einem besseren Innovationserfolg führen.
- Generative KI kann in der Ideenfindungsphase von Innovationen zur Entwicklung neuer Produktideen eingesetzt werden, während analytische KI in der Bewertungsphase zur Vorhersage von Marktpotenzialen eingesetzt werden kann.
- Echte menschliche Daten, einschließlich Verbraucherreaktionen und wörtliche Antworten, können verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren und ihre Genauigkeit bei der Vorhersage des Innovationserfolgs zu verbessern.