Maailma toote strateegia juht räägib tehisintellekti arenguväljakutsetest
Las Vegase kiirel õhkkonnal rääkis Marinella Profi, SAS-i Generatiivse tehisintellekti segmendi globaalse toote strateegia juht, tehisintellekti erinevatel väljakutsetel rahvusvahelises kontekstis. Profi selgitas, et erinevad seadused ja süsteemid põhjustavad olulisi erinevusi andmete kogumise mahus eri riikides. See erinevus mõjutab paratamatult tehisintellekti lahenduste tõhusust.
Profi tõi välja, et uurimistulemuste kohaselt on riigid nagu Ameerika Ühendriigid, Hiina ja Saksamaa esirinnas, kogudes enda kätte 70% maailma andmetest. Teisalt paljud riigid ei suuda seaduslike, institutsionaalsete või tehnoloogiliste piirangute tõttu luua võrreldavaid andmekogumissüsteeme. SAS näeb seda erinevust võimalusena tasakaalustada konkurentsi. Nende pühendumus toetada ligi 100 riigis keelespetsiifilisi andmeid ning hallata andmeid piirkondlikke omadusi arvestades aitab vähendada piirkondlikke erinevusi tehisintellektis.
Viimasel “SAS Innovate 2024” üritusel esitles SAS uuenduslikku lahendust nimega “SAS Data Maker”, et aidata ületada tundliku andmehalduse ja nappuse takistusi. SAS Data Maker integreerub SASi Generatiivse tehisintellekti paketti, pakkudes võimalusi reguleeritud valdkondadele, nagu pangandus, ületada andmete kogumise väljakutseid sünteetiliselt genereeritud andmetega, tagades tehisintellekti edusammude jätkumise ilma privaatsuseeskirjade rikkumiseta.
Profi rõhutas mitte ainult andmete genereerimise olulisust, vaid ka tehisintellekti usaldusväärsuse tähtsust, tuues esile SAS-i “mudelkaardid” ja “tehisintellekti juhtimise konsultatsiooniteenused.” Need algatused on suunatud läbipaistvuse suurendamisele ning moonutatud või ebanormaalsete tehisintellekti mudelite loomise vältimisele. SAS-i pühendumus hoida kõikides tehisintellekti-alastes teenustes kuut võtmepõhimõtet on südames võitluses kliendi usalduse võitmise ja vastutustundlike tehisintellekti lahenduste tagamiseks.
Sünteetiliste andmete genereerimise tähtsus
Sünteetiline andmete genereerimine on kiiresti arenev valdkond, mis käsitleb mõningaid kõige pakilisemaid küsimusi tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) arengus, nagu privaatsusküsimused, juurdepääsupiirangud ja tasakaalustamata andmestikud. Sünteetiliste andmete loomine hõlmab algoritmide kasutamist uue andme genereerimiseks, mis ei põhine tegelike inimeste andmetel, kuid säilitab statistilised sarnasused pärismaailma andmetega. See võib olla eriti kasulik tehisintellekti mudelite koolitamisel.
Peamised küsimused ja vastused:
Mis on sünteetilised andmed?
Sünteetilised andmed on kunstlikult genereeritud andmed, mis ei põhine reaalsetel sündmustel ega teabel, vaid luuakse algoritmiliselt, et sarnaneda tegelike andmetega omaduste ja statistiliste omaduste poolest.
Miks on sünteetiliste andmete genereerimine oluline tehisintellekti jaoks?
Sünteetiliste andmete genereerimine on oluline tehisintellekti jaoks, kuna see võib täiendada või asendada pärismaailma andmeid, kui esineb probleeme andmete privaatsuse, kättesaadavuse või ebavõrdsusega seoses. See võimaldab jätkata tehisintellekti mudelite arendamist ja koolitamist seal, kus tegelikud andmed võivad olla piiratud või piiratud.
Kuidas aitab SAS-i “SAS Data Maker” kaasa tehisintellekti arengule?
“SAS Data Maker” aitab ületada andmehalduse ja nappuse probleeme, luues kvaliteetseid sünteetilisi andmeid, mida saab kasutada näiteks panganduses, kus andmete privaatsus on ülioluline. See tugevdab võimet arendada tugevaid tehisintellekti mudeleid, järgides privaatsuse piiranguid.
Peamised väljakutsed ja vaidlused:
– Andmete autentsus: Tagada, et sünteetilised andmed peegeldavad täpselt tegelike andmete keerukust ja peensusi, jääb püsivaks väljakutseks, mõjutades tehisintellekti mudelite usaldusväärsust.
– Andmekaitse: On mure, et sünteetilised andmed võivad tahtmatult sisaldada teavet, mis võib viidata tegelikele isikutele, tekitades muret privaatsuse pärast.
– Regulatiivne aktsepteerimine: Reguleerivad asutused võivad olla ettevaatlikud sünteetiliste andmete kasutamise suhtes otsuste tegemise eesmärgil, eriti tundlikes tööstusharudes nagu finants- ja tervishoid.
Eelised:
– Võimaldab tehisintellekti arendamist rangete privaatsusseaduste ja andmeknappuse tingimustes.
– Vähendab tundlike isikuandmete avalikustamise riski.
– Aitab tasakaalustada andmestikke, vältides seeläbi mudeli eelarvamuste ja andmete mitmekesisuse suurenemist.
Puudused:
– Sünteetilised andmed ei pruugi täielikult kajastada pärismaailma andmete keerukust.
– Võimalikud regulatiivsed küsimused ja pole laialdast aktsepteerimist mõnes tööstusharus.
– Generatsiooniprotsess võib olla arvutuslikult kulukas ja keeruline.
Lisateabe saamiseks tehisintellekti ja andmeanalüütika lahenduste kohta võite külastada SASi peamist domeeni aadressil SAS nende teenuste põhjalikuks mõistmiseks ja ülevaate saamiseks tehisintellektist ja analüütikast.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br