A mai világban az AI és az adatminőség egyidejű jelenléte nemcsak lehetséges, hanem szükséges is. Az AI rendszerek hatékonysága, beleértve a generatív AI modelleket is, nagymértékben függ azoktól az adatoktól, amelyeket táplálnak velük. Marinela Profi AI stratégiai tanácsadó szerint az adat olyan, mint az emberi táplálék – minél jobb minőségű a tápláléknak, annál jobb a teljesítmény és az eredmények.
Az adatminőség elhanyagolása vagy egy megfelelő adatstratégia meghatározásának hiánya akadályozhatja a generatív AI-ból nyert értékét. Másrészről, azok az szervezetek, amelyek erős adatkezelési gyakorlatokat vezettek be, versenyelőnyre tesznek szert az AI-vel szemben.
Azonban vannak akadályok ennek az együttműködésnek a megvalósításában az AI és az adatminőség között. Az emberek gyakran egyszerűsített válaszokat keresnek, és meggondolatlanul döntenek anélkül, hogy teljes mértékben megértenék a mögöttes adatokat. Ez a gondolkodásmód mind személyes, mind szakmai környezetben katasztrofális lehet.
A generatív AI átformálja az emberek és az AI közötti közvetlen interakciók módját, ami növeli a különböző és magas minőségű adatkészletek iránti igényt. Az olyan nagy léptékű modellek, mint a Generative Pre-trained Transformers (GPT), hatalmas mennyiségű adatot igényelnek, ami kihívást jelent az adatgondozás és reprezentáció terén.
Az új képzési technikák, amelyek kevesebb adatra vagy az önszerveződő és felügyelet nélküli tanulásra támaszkodnak, csökkenthetik az annotált adatkészletre való támaszkodást, de nagyobb hangsúlyt helyeznek a magas minőségű és elfogultság nélküli alapadatra. Ez az adat válik a modell tanulásának alapjává, és közvetlenül befolyásolja annak teljesítményét.
Ahogy a generatív AI fejlődik és különböző területekre terjed, egyre nélkülözhetetlenebbé válik a magas minőségű és integrált adat. Az eltérő területekre kiterjedő alkalmazások, mint például a szöveg-kép generálás és a multimodális interakciók, olyan adatokat igényelnek, amelyek pontosak, összehangoltak és integráltak a különböző módok között.
Az szervezeteknek proaktívan kell megközelíteniük az adatminőség biztosítását. Az időszerű hibák monitorozása, az AI modellek folyamatos frissítése és a területspecifikus verziók segíthetnek az erőforrás-allokáció kezelésében a terület kritikusságára alapozva.
Továbbá, az szervezeteknek adatminőségi és adatgazdálkodási programokat kell kialakítaniuk a generatív AI elfogadása előtt. Az IT, a kockázat és az adatfunkciók integrálása biztosítja, hogy az adatgyűjtés, -kezelés és -felhasználás biztonságosan és megfelelően történjen.
Az etikai szempontok is szerepet játszanak a generatív AI terén. A személyre szabás magas minőségű adatot igényel, amely tiszteletben tartja a magánéletet és az etikai normákat. Az erőfeszítések az AI modellek elfogultságának csökkentésére adatminőség-ellenőrzéseket igényelnek az elfogultság észlelésére és enyhítésére. Szigorúbb adatvédelmi szabályozások megerősítik az adatkezelési gyakorlatok megfelelőségének szükségességét.
Összefoglalva, az AI és az adatminőség egyidejű jelenléte nemcsak lehetséges, hanem elengedhetetlen is. Az adatminőség az AI rendszerek alapja, és az szervezeteknek beruházniuk kell az adatkezelésbe és irányításba, hogy kibontakoztassák a generatív AI teljes potenciálját.
The source of the article is from the blog zaman.co.at