經過多年昂貴的人工智能開發和令人印象深刻的結果，大數據的無處不在和計算能力的現成可用性正在推動人工智能實施的爆炸式增長。 隨著越來越多的企業希望利用該技術令人難以置信的功能，其中一些新進入者正試圖以最少的預算獲得最大的結果，最常見的策略之一是使用免費或打折的數據集訓練算法。
開源或眾包數據集確實比來自供應商的許可數據更便宜，而且廉價或免費數據有時是 AI 初創公司所能承受的。 眾包數據集甚至可能帶有一些內置的質量保證功能，而且它們也更容易擴展，這使得它們對想像快速增長和擴張的初創公司更具吸引力。
由於開源數據集在公共領域可用，它們促進了多個 AI 團隊之間的協作開發，並且允許工程師嘗試任意數量的迭代，而所有這些都不會導致公司產生額外成本。 不幸的是，開源和眾包數據集也有一些主要的缺點，可以迅速抵消任何潛在的前期節省。
廉價數據集的真實成本
他們說一分錢一分貨，這句格言在數據集方面尤其正確。 如果您使用開源或眾包數據作為 AI 模型的基礎，您可能會花費一大筆錢來應對這些主要缺點：
降低精度：
免費或廉價數據在一個特定領域受到影響，而這一領域往往會破壞 AI 開發工作：準確性。 由於滲透到數據本身的質量問題，使用開源數據開發的模型通常不准確。 當數據以匿名方式眾包時，工作人員無需為不良結果負責，不同的技術和經驗水平會與數據產生重大不一致。
競爭加劇：
每個人都可以使用開源數據，這意味著許多公司正在這樣做。 當兩個相互競爭的團隊使用完全相同的輸入進行工作時，他們很可能會得到相同的——或者至少驚人地相似——的輸出。 如果沒有真正的差異化，您將在公平的競爭環境中為每個客戶、投資金額和一盎司的媒體報導進行競爭。 在已經充滿挑戰的商業環境中，這不是您想要的運營方式。
靜態數據：
想像一下，您的成分的數量和質量不斷變化。 許多開源數據集不斷更新，雖然這些更新可能是有價值的補充，但它們也可能威脅到項目的完整性。 使用開源數據的私有副本是一個可行的選擇，但這也意味著您無法從更新和新增內容中受益。
隱私問題：
開源數據集不是你的責任——除非你利用它們來訓練你的 AI 算法。 數據集可能在沒有適當的情況下公開 去標識化 數據，這意味著您使用它可能會違反消費者數據保護法。 利用此數據的兩個不同來源還可以將每個數據源中包含的匿名數據鏈接起來，從而暴露個人信息。
開源或眾包數據集具有吸引人的價格標籤，但在最高水平上競爭並獲勝的賽車並沒有被淘汰出二手車。
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