经过多年昂贵的人工智能开发和令人印象深刻的结果，大数据的无处不在和计算能力的现成可用性正在推动人工智能实施的爆炸式增长。 随着越来越多的企业希望利用该技术令人难以置信的功能，其中一些新进入者正试图以最少的预算获得最大的结果，最常见的策略之一是使用免费或打折的数据集训练算法。
开源或众包数据集确实比来自供应商的许可数据更便宜，而且廉价或免费数据有时是 AI 初创公司所能承受的。 众包数据集甚至可能带有一些内置的质量保证功能，而且它们也更容易扩展，这使得它们对想象快速增长和扩张的初创公司更具吸引力。
由于开源数据集在公共领域可用，它们促进了多个 AI 团队之间的协作开发，并且允许工程师尝试任意数量的迭代，而所有这些都不会导致公司产生额外成本。 不幸的是，开源和众包数据集也有一些主要的缺点，可以迅速抵消任何潜在的前期节省。
廉价数据集的真实成本
他们说一分钱一分货，这句格言在数据集方面尤其正确。 如果您使用开源或众包数据作为 AI 模型的基础，您可能会花费一大笔钱来应对这些主要缺点：
降低精度：
免费或廉价数据在一个特定领域受到影响，而这一领域往往会破坏 AI 开发工作：准确性。 由于渗透到数据本身的质量问题，使用开源数据开发的模型通常不准确。 当数据以匿名方式众包时，工作人员无需为不良结果负责，不同的技术和经验水平会产生与数据的重大不一致。
竞争加剧：
每个人都可以使用开源数据，这意味着许多公司正在这样做。 当两个相互竞争的团队使用完全相同的输入进行工作时，他们很可能会得到相同的——或者至少惊人地相似——的输出。 如果没有真正的差异化，您将在公平的竞争环境中为每个客户、投资金额和一盎司的媒体报道进行竞争。 在已经充满挑战的商业环境中，这不是您想要的运营方式。
静态数据：
想象一下，您的成分的数量和质量不断变化的食谱。 许多开源数据集不断更新，虽然这些更新可能是有价值的补充，但它们也可能威胁到您项目的完整性。 使用开源数据的私有副本是一个可行的选择，但这也意味着您无法从更新和新增内容中受益。
隐私问题：
开源数据集不是你的责任——除非你利用它们来训练你的 AI 算法。 数据集可能在没有适当的情况下公开 去标识化 数据，这意味着您使用它可能会违反消费者数据保护法。 利用此数据的两个不同来源还可以将每个数据中包含的匿名数据链接起来，从而暴露个人信息。
开源或众包数据集具有吸引人的价格标签，但在最高水平上竞争并获胜的赛车并没有被淘汰出二手车。
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