「もし、あなた自身が気づかないうちに、AIモデルの基盤が欠陥のあるデータに基づいて構築されていたらどうなるでしょうか？ AIデータラベリングの時代は劇的な変革を遂げました。かつては「この画像に猫は写っていますか？」に答える、あるいは明確に定義されたオブジェクトの周りにバウンディングボックスを描くといった単純なタスクだったものが、今では高度なデータ準備が求められています。現代のデータラベリングははるかに複雑です。マルチモーダルデータセットは深い意味論的理解を必要とし、主観的な判断は文化によって異なり、エッジケースは文脈的理解を必要とします。より単純で客観的なラベリングタスクのために設計された従来の品質管理フレームワークは、これらの課題に対応するにはもはや十分ではありません。」