Ve dnešním světě není pouze možné, ale nezbytné, aby umělá inteligence (AI) a kvalita dat koexistovaly. Účinnost systémů umělé inteligence, včetně generativních modelů AI, závisí zásadně na kvalitě dat, kterými jsou napájeny. Podle poradce pro strategii AI, Marinely Profi, jsou data pro lidi jako potraviny – čím vyšší je kvalita potravin, tím lepší jsou výkony a výsledky.
Opomíjení kvality dat nebo neúspěch při definování správné strategie dat může bránit získání hodnoty z generativní AI. Na druhou stranu organizace, které zavedly silná opatření pro správu dat, mají konkurenční výhodu s AI.
Avšak existují potenciální překážky při dosažení této synergie mezi AI a kvalitou dat. Lidé často hledají zjednodušené odpovědi a příliš rychle se rozhodují, aniž by plně porozuměli podkladovým datům. Tato myšlenková metoda může být katastrofální jak v osobním, tak profesionálním prostředí.
Generativní AI přetváří způsob, jakým lidé interagují s AI, což vede ke zvýšeným požadavkům na různorodá a vysoce kvalitní datová soubory. Rozsáhlé modely, jako jsou Generativně připravené transformátory (GPT), vyžadují obrovské množství dat, což představuje výzvy v oblasti kurace dat a jejich reprezentace.
Nové školící techniky, které vyžadují méně dat nebo se spoléhají na samoškolící se a nesupervizované učení, mohou snížit závislost na označených datových sadách, ale více se soustředí na vysoce kvalitní a nezaujatá surová data. Tato data představují základ pro učení modelu a přímo ovlivňují jeho výkonnost.
S rozvojem a rozšiřováním generativní AI do různých oblastí se stává potřeba vysoce kvalitních a integrovaných dat stále kritičtější. Aplikace napříč různými doménami, jako je generování textu na obrázky a multimodální interakce, vyžadují přesné, zarovnané a integrované údaje napříč různými modalitami.
Organizace musí přijmout proaktivní přístup k zajištění kvality dat. Průběžné monitorování nepřesností, pravidelné aktualizace modelů AI a verze specifické pro jednotlivé oblasti mohou pomoci spravovat alokaci zdrojů na základě kritičnosti jednotlivých oblastí.
Dále je třeba, aby organizace vybudovaly programy pro kvalitu a správu dat, aby se připravily na přijetí generativní AI. Integrování IT, rizikových a datových funkcí zajišťuje, že sběr, správa a nasazení dat probíhají bezpečně a v souladu s předpisy.
Etické záležitosti také hrají roli v generativní AI. Personalizace vyžaduje vysoce kvalitní data, která respektují soukromí a etické normy. Snahy o snížení předsudků v modelech AI vyžadují kontrolu kvality dat zaměřenou na detekci a zmírnění předsudků. Přísnější předpisy o ochraně dat posilují potřebu dodržování pravidel pro správu dat.
Závěrem je třeba říci, že nejenže je možná, ale zásadní je také spolupráce mezi umělou inteligencí a kvalitou dat. Kvalita dat je základem, na kterém systémy AI vzkvétají, a organizace musí investovat do správy a řízení dat, aby odemkly veškerý potenciál generativní AI.
The source of the article is from the blog jomfruland.net