Российские ИИ-модели постепенно упираются не столько в объем доступной информации, сколько в ее качество и специализацию. Для развития отечественных решений нужны отраслевые и верифицированные данные — от медицины и финансов до промышленности и юриспруденции. При этом возникает вопрос, как выстроить господдержку так, чтобы бюджет не финансировал создание одинаковых наборов данных и чтобы результатом становились реальные технологические решения, а не просто терабайты информации в отчетах. Об этом с «Актуальными комментариями» поговорила медиатехнолог, член Экспертного клуба «Дигория», директор по развитию Корпорации AIR Екатерина Набатникова.

— Главная боль сегодня — это верифицированные доменные знания: медицина, тяжелая промышленность, сложная инженерия, юриспруденция, финансы и региональная специфика. Именно качественная «экспертная» разметка и структурированные отраслевые датасеты определяют, сможет ли модель решать прикладные задачи бизнеса.

Полностью читайте на сайте АК.

Подписывайтесь на АК в МАХ.