Šodienas pasaulē AI un datu kvalitātes līdzīga pastāvēšana nav tikai iespējama, bet arī nepieciešama. AI sistēmu efektivitāte, tostarp generatīvo AI modeļu efektivitāte, ļoti lielā mērā ir atkarīga no datu kvalitātes, ar kuru tās tiek barotas. AI stratēģijas konsultante Marinela Profi saka, ka dati ir kā pārtika cilvēkiem – jo labāka ir pārtikas kvalitāte, jo labāka ir veiktspēja un rezultāti.
Nepievēršot pienācīgu uzmanību datu kvalitātei vai neizstrādājot atbilstošu datu stratēģiju, generatīvo AI radīto vērtību var ierobežot. No otras puses, organizācijas, kas ir ieviesušas stipras datu vadības prakses, ar AI strādājot, iegūst konkurētspēju.
Tomēr ir potenciālie šķēršļi, lai sasniegtu šo sinerģiju starp AI un datu kvalitāti. Cilvēki bieži meklē vienkāršas atbildes un steidzas pieņemt lēmumus, nesaprotot pilnībā pamatdatus. Šāda domāšanas pieeja var izrādīties katastrofāla gan personiskās, gan profesionālās situācijās.
Generatīvais AI maina cilvēku mijiedarbību ar AI, radot pieprasījumu pēc daudzveidīgiem un augstas kvalitātes datu kopām. Liela apjoma modeļi, piemēram, Generatīvie Iepriekšapmācītie Transformatāji (GPT), prasa lielu datu daudzumu, radot izaicinājumus datu kūrācijai un reprezentācijai.
Jaunas apmācības metodes, kas prasa mazāk datu vai balstās uz pašapmācību un nesupervizētu mācīšanos, var samazināt atkarību no iezīmētajiem datu kopām, bet tai būs lielāka nozīme augstas kvalitātes un neitrālu pamatdatu ziņā. Šie dati kļūst par modeļa mācības pamatu un tieši ietekmē tā veiktspēju.
Tā kā generatīvais AI attīstās un paplašinās dažādos nozarēs, augstas kvalitātes un integrēto datu nepieciešamība kļūst arvien svarīgāka. Dažādas nozaru pārklājošas lietojumprogrammas, piemēram, teksta uz attēlu ģenerēšana un multimodālas mijiedarbības, prasa precīzu, saskaņotu un integrētu datus dažādās modalitātēs.
Organizācijām ir jāieņem proaktīva pieeja, lai nodrošinātu datu kvalitāti. Nepārtraukta neprecizitāšu novērošana, AI modeļu pastāvīga atjaunošana un konkrēti domēna versijas var palīdzēt pārvaldīt resursu izmantošanu atbilstoši domēna kritiskuma līmenim.
Turklāt organizācijām ir jāizveido datu kvalitātes un pārvaldības programmas, lai sagatavotos generatīvā AI pieņemšanai. IT, riska un datu funkciju integrācija nodrošina datu apkopošanas, pārvaldības un izvietošanas drošību un atbilstību.
Ētikas apsvērumi arī ir svarīgi, izmantojot generatīvo AI. Personalizācija prasa augstas kvalitātes datus, kas ievēro privātumu un ētikas standartus. Bīstamu tendenču samazināšanas centieni AI modeļos prasa datu kvalitātes pārbaudes, kuras mērķis ir atrast un novērst tendences. Striktāki datu privātuma noteikumi pastiprina nepieciešamību pēc atbilstošām datu pārvaldības praksēm.
Secinot, AI un datu kvalitātes līdzpastāvēšana nav tikai iespējama, bet arī būtiska. Datu kvalitāte ir pamats, uz kura AI sistēmas attīstās, un organizācijām ir jāiegulda datu pārvaldībā un pārvaldībā, lai pilnībā izpaustu generatīvā AI potenciālu.
The source of the article is from the blog scimag.news