Todos os dias, desenvolvedores e pesquisadores estão encontrando maneiras criativas de alavancar a IA para aumentar a inteligência humana e resolver problemas difíceis. Se eles estão treinando um modelo de visão computacional que pode detectar leopardos da neve ameaçados ou nos ajudar a fazer as despesas comerciais mais facilmente quando digitalizamos imagens de recibos, eles precisam de muitas imagens de qualidade para fazer isso. Os desenvolvedores costumam reunir esses grandes lotes de fotos, recrutando a ajuda de profissionais para enviar fotos, mas muitas vezes esses pedidos de fotos parecem uma caixa preta. Os participantes têm pouca noção do motivo pelo qual estão enviando uma foto e podem sentir que seu tempo foi perdido quando os envios foram rejeitados sem explicação. Ao mesmo tempo, os desenvolvedores podem descobrir que esses projetos de fornecimento demoram muito tempo para serem concluídos devido à menor qualidade e insumos menos diversos.
Temos o prazer de anunciar que o Trove, um projeto do Microsoft Garage, está explorando uma solução que pode aprimorar a experiência e a agência de ambas as partes. O Trove é um aplicativo de mercado que permite que as pessoas contribuam com fotos para projetos de IA que os desenvolvedores podem usar para treinar modelos de aprendizado de máquina. As partes interessadas podem solicitar um convite para participar da experiência como colaborador ou desenvolvedor. Atualmente, a Trove está aceitando um pequeno número de participantes nos Estados Unidos no Android e iOS.
Um mercado que coloca a transparência e a escolha em primeiro lugar
Hoje, a maioria da coleta de dados é passiva, com muitas pessoas desconhecendo que seus dados estão sendo coletados ou não estão fazendo uma escolha ativa em tempo real para contribuir com suas informações. E mesmo aqueles que contribuem mais diretamente para modelar projetos de treinamento geralmente não recebem o maior contexto e objetivo do projeto; há pouco ou nenhum ciclo de feedback para corrigir e alinhar os envios de dados para melhor atender às necessidades do projeto.
Para as pessoas que dependem desse show de dados funcionam como uma importante fonte de renda, essa experiência de rejeição pode deixá-las frustradas e sem nenhuma agência para contribuir com melhores envios e com maior retorno do investimento em tempo. Como o aprendizado de máquina é uma etapa crítica para desbloquear os avanços do reconhecimento de fala e imagem, há uma importante oportunidade de aumentar a qualidade dos dados, garantindo que os colaboradores tenham a clareza e a escolha de que precisam para participar do processo.
A equipe do Trove encontrou uma maneira de superar essas dificuldades difíceis em uma solução de mercado que enfatiza maior comunicação, contexto e feedback entre desenvolvedores e participantes do projeto. “Existe uma maneira melhor de fazer isso. Você pode ter a transparência de como seus dados estão sendo usados e realmente deseja contribuir para esses projetos e aprimorar a ciência e a IA”, compartilha Krishnan Raghupathi, gerente sênior de programas da Trove. “Gostaríamos muito de ver isso se tornar uma comunidade onde as pessoas são uma parte essencial do projeto”.
Para ler mais sobre os principais recursos e como o Trove funciona para desenvolvedores e colaboradores, confira no Garage Workbench.
Aspirando a dados de maior qualidade e maior agência de contribuidores
A equipe por trás do Trove foi originalmente inspirada por líderes de opinião, explorando como podemos abraçar a necessidade de um grande volume de dados para permitir avanços na IA, fornecendo mais agência aos colaboradores e reconhecendo o valor de seus dados. “Queríamos explorar esses conceitos através de algo concreto”, compartilhou Christian Liensberger, principal gerente de programas do projeto. “Decidimos formar uma equipe de incubação e construir algo que pudesse mostrar como as coisas poderiam ser diferentes”.
Ao criar o Trove, a equipe de incubação teve que pensar em princípios que os guiassem ao dar vida a essa experiência. Eles acreditam que a melhor estrutura para produzir dados de alta qualidade necessários para treinar esses modelos de IA envolve conectar os criadores de conteúdo aos desenvolvedores de IA mais diretamente. O Trove foi construído com um design e uma abordagem focados em quatro princípios fundamentais:
- Transparência: Veja todos os projetos disponíveis, detalhes sobre quem os está postando e como seus dados serão usados
- Controle: Decida em quais projetos você deseja contribuir e controle quando e quanto você contribui
- Enriquecimento: Aprenda diretamente com os desenvolvedores de IA como suas contribuições são valiosas e veja como sua participação avançará nos projetos de IA
- Conexão: Comunique-se com os desenvolvedores de IA para se manter informado sobre os projetos nos quais você contribuiu
“Adoro trabalhar neste projeto, é uma mudança contínua entre a necessidade do usuário por privacidade e controle e a necessidade dos profissionais de dados para inovar e criar novos produtos”, disse Devis Lucato, gerente principal de engenharia da Trove. “Estamos forçando os limites de todas as tecnologias que tocamos, explorando novos recursos e decisões desafiadoras determinadas pelo status quo”.
Antes de liberar esse experimento para usuários externos, a equipe pilotou o Trove com funcionários da Microsoft de todo os EUA. Enquanto o Trove ainda está em uma fase experimental, a equipe está animada por receber ainda mais feedback. “Nossa solução ainda é um pouco difícil, mas queremos ouvir a comunidade sobre o que devemos focar a seguir”, compartilha Christian. Trinh Duong, gerente de marketing do projeto, acrescentou: “Minha parte favorita de trabalhar nisso foi o quanto o aplicativo incorpora os usuários à experiência. Queremos convidar nossos usuários a entrar em contato e se juntar a nós como verdadeiros participantes na criação deste conceito. ”
A equipe está recebendo o feedback dos participantes do experimento aqui e está entusiasmada com a participação de usuários que são tão apaixonados pelos princípios de transparência, controle, enriquecimento e conexão quanto eles.
Solicite um convite e compartilhe seu feedback
O Trove estará disponível para testes nos Estados Unidos mediante solicitação enquanto ainda houver espaço no experimento. Solicite um convite para ingressar na experiência ou adicione um projeto de ML à experiência.
