Сетевые эффекты усиливаются данными в AI-системах
Сетевые эффекты усиливаются данными в AI-системах
В AI-системах сетевые эффекты проявляются нестандартно: чем больше клиентов, тем больше данных для обучения модели, тем точнее прогнозы. Это создает самоусиливающийся цикл ценности для пользователей. Однако сетевые эффекты имеют пределы эффективности, после которых дополнительные пользователи не добавляют существенной ценности.
Связи
- Ожидания создают стандарты в условиях сетевых эффектов — Оба описывают самоусиливающиеся циклы на рынках с сетевыми эффектами
- Информация возникает через сравнение — Больше данных для AI ценны только при правильном сравнении и контексте
- Эффект Баумоля и новые узкие места — Объясняет пределы эффективности сетевых эффектов через смещение ценности на другие ресурсы
- Вирусные эффекты через социальные сети — Альтернативный механизм органического роста через пользователей, дополняющий сетевые эффекты данных
Источник: Telegram, 2023-01-18
Связанные заметки
Раннее внедрение AI создаёт самоусиливающийся цикл данных
#AI#decision-making#data
Объем данных как конкурентное преимущество в ML
#AI#data#competitive-advantage
Граундинг LLM через актуальные данные решает проблему устаревших рекомендаций
#AI#tools#data
Cybersyn и проблема искажения информации
#AI#systems-thinking#constraints
Стандартизация оценки AI в венчурных предсказаниях
#AI#analytics#startups
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний