Bugünün dünyasında yapay zeka ve veri kalitesi bir arada var olmak sadece mümkün değil, aynı zamanda gerekli de. Generatif yapay zeka modelleri de dahil olmak üzere AI sistemlerinin etkinliği, beslendiği verinin kalitesine büyük ölçüde bağlıdır. AI strateji danışmanı Marinela Profi’ye göre, veri insanlar için yiyeceğe benzer – yiyeceğin kalitesi ne kadar iyi olursa, performans ve sonuçlar da o kadar iyi olur.
Veri kalitesini ihmal etmek veya uygun bir veri stratejisi belirlememek, generatif yapay zekadan elde edilen değeri engelleyebilir. Öte yandan, güçlü veri yönetimi uygulamalarını hayata geçiren kuruluşlar, AI ile rekabet avantajı elde ederler.
Ancak, AI ve veri kalitesi arasındaki bu sinerjiyi sağlamak için potansiyel engeller bulunmaktadır. İnsanlar genellikle basitleştirilmiş cevaplar arar ve verilerin temelini tam olarak anlamadan kararlara acele ederler. Bu düşünce tarzı, hem kişisel hem de profesyonel ortamlarda felaketle sonuçlanabilir.
Generatif yapay zeka, insanların AI ile etkileşim şeklini yeniden şekillendirerek çeşitli ve yüksek kaliteli veri kümelerine olan talebi artırıyor. Generatif Önceden Eğitilmiş Dönüştürücüler (GPT) gibi büyük ölçekli modeller, veri kürasyonu ve temsiliyetinde zorluklar sunarak büyük miktarda veri gerektirir.
Daha az veri gerektiren veya öz denetimli ve denetimsiz öğrenmeye dayanan yeni eğitim teknikleri, etiketli veri kümelerine olan bağımlılığı azaltabilir, ancak yüksek kaliteli ve önyargısız ham verilere daha fazla önem verir. Bu veri, modelin öğrenmesinin temelini oluşturur ve doğrudan performansını etkiler.
Generatif yapay zeka farklı alanlara yayıldıkça, yüksek kaliteli ve entegre veriye olan ihtiyaç giderek daha da önemli hale gelmektedir. Metin-görüntü üretimi ve multimodal etkileşim gibi alanlar arası uygulamalar, doğru, hizalanmış ve farklı modaliteler arasında entegre edilmiş verilere ihtiyaç duyar.
Kuruluşlar, veri kalitesini sağlamak için proaktif bir yaklaşım benimsemelidir. Hataların sürekli olarak izlenmesi, AI modellerinin sürekli olarak güncellenmesi ve alanla ilgili versiyonlar, kaynak tahsisini alan kritikliğine dayalı olarak yönetmede yardımcı olabilir.
Ayrıca, kuruluşların generatif yapay zeka benimsemesi için veri kalitesi ve yönetişim programları oluşturmaları gerekmektedir. IT, risk ve veri fonksiyonlarının entegrasyonu, veri toplama, yönetme ve dağıtmanın güvenli ve uyumlu bir şekilde gerçekleştirildiğini sağlar.
Etik düşünceler, generatif yapay zekada da rol oynar. Kişiselleştirme, gizlilik ve etik standartlara saygı gösteren yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyar. AI modellerindeki önyargıları azaltma çabaları, önyargı tespiti ve azaltımına yönelik veri kalitesi kontrollerini gerektirir. Daha sıkı veri gizliliği düzenlemeleri, uyumlu veri yönetimi uygulamalarının gerekliliğini pekiştirir.
Sonuç olarak, yapay zeka ve veri kalitesi bir arada var olmak sadece mümkün değil, aynı zamanda önemlidir. Veri kalitesi, AI sistemlerinin gelişimine dayanan temeldir ve kuruluşlar generatif yapay zekanın tam potansiyelini ortaya çıkarmak için veri yönetimi ve yönetişime yatırım yapmalıdır.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni