Generacyjna sztuczna inteligencja jest dziś tematem przewodnim w świecie technologii. Prawie każda firma technologiczna jest dziś po uszy w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji, przy czym Google koncentruje się na usprawnianiu wyszukiwania, Microsoft stawia na wzrost produktywności biznesowej wraz z rodziną drugich pilotów, a start-upy takie jak Runway AI i Stability AI stawiają na wideo i tworzenie obrazu.
Stało się jasne, że generatywna sztuczna inteligencja jest jedną z najpotężniejszych i najbardziej przełomowych technologii naszych czasów, należy jednak zauważyć, że systemy te są niczym bez dostępu do wiarygodnych, dokładnych i godnych zaufania danych. Modele AI potrzebują danych, aby uczyć się wzorców, wykonywać zadania w imieniu użytkowników, znajdować odpowiedzi i przewidywać. Jeśli dane, na których się uczą, są niedokładne, modele zaczną generować stronnicze i niewiarygodne odpowiedzi, podważając zaufanie do ich możliwości transformacyjnych.
Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja szybko staje się stałym elementem naszego życia, programiści muszą ustalić priorytety integralność danych aby mieć pewność, że na tych systemach można polegać.
Dlaczego integralność danych jest ważna?
Integralność danych umożliwia twórcom sztucznej inteligencji uniknięcie szkodliwych konsekwencji uprzedzeń i halucynacji związanych ze sztuczną inteligencją. Zachowując integralność swoich danych, programiści mogą mieć pewność, że ich modele sztucznej inteligencji są dokładne i niezawodne oraz że mogą podejmować najlepsze decyzje dla swoich użytkowników. Rezultatem będą lepsze doświadczenia użytkowników, większe przychody i mniejsze ryzyko. Z drugiej strony, jeśli do modeli sztucznej inteligencji wprowadzone zostaną dane złej jakości, programistom będzie trudno osiągnąć którykolwiek z powyższych celów.
Dokładne i bezpieczne dane mogą pomóc w usprawnieniu procesów inżynierii oprogramowania i doprowadzić do stworzenia potężniejszych narzędzi sztucznej inteligencji, ale utrzymanie jakości ogromnych ilości danych potrzebnych w najbardziej zaawansowanych modelach sztucznej inteligencji stało się wyzwaniem.
Wyzwania te wynikają przede wszystkim ze sposobu gromadzenia, przechowywania, przenoszenia i analizowania danych. W całym cyklu życia danych informacje muszą przechodzić przez wiele potoków danych i podlegać wielokrotnej transformacji, a przy tym istnieje duże ryzyko, że zostaną niewłaściwie wykorzystane. W przypadku większości modeli sztucznej inteligencji dane szkoleniowe będą pochodzić z setek różnych źródeł, a każde z nich może powodować problemy. Niektóre z wyzwań obejmują rozbieżności w danych, niedokładne dane, uszkodzone dane i luki w zabezpieczeniach.
Dodając do tego problemy, programistom może być trudno zidentyfikować źródło niedokładnych lub uszkodzonych danych, co komplikuje wysiłki mające na celu utrzymanie jakości danych.
Gdy do aplikacji sztucznej inteligencji wprowadzane są niedokładne lub niewiarygodne dane, pogarsza to zarówno wydajność, jak i bezpieczeństwo tego systemu, co ma negatywne skutki dla użytkowników końcowych i potencjalne ryzyko braku zgodności dla przedsiębiorstw.
Wskazówki dotyczące zachowania integralności danych
Na szczęście dla programistów mogą oni skorzystać z szeregu nowych narzędzi i technologii zaprojektowanych, aby zapewnić integralność danych szkoleniowych AI i zwiększyć zaufanie do ich aplikacji.
Jednym z najbardziej obiecujących narzędzi w tej dziedzinie jest Przestrzeń i czas weryfikowalna warstwa obliczeniowa, która zapewnia wiele komponentów do tworzenia potoków danych nowej generacji dla aplikacji łączących sztuczną inteligencję z blockchainem.
Twórca Space and Time, firma SxT Labs, stworzyła trzy technologie stanowiące podstawę weryfikowalnej warstwy obliczeniowej, w tym indeksator blockchain, rozproszoną hurtownię danych i koprocesor o wiedzy zerowej. Łączą się one w celu stworzenia niezawodnej infrastruktury, która pozwala aplikacjom AI wykorzystywać dane z wiodących łańcuchów bloków, takich jak Bitcoin, Ethereum i Polygon. Dzięki hurtowni danych Space and Time aplikacje AI mogą uzyskiwać dostęp do spostrzeżeń z danych blockchain przy użyciu znanego strukturalnego języka zapytań.
Aby zabezpieczyć ten proces, Space and Time wykorzystuje nowatorski protokół o nazwie Proof-of-SQL, który opiera się na kryptograficznych dowodach z wiedzą zerową, zapewniając, że każde zapytanie do bazy danych zostało obliczone w możliwy do sprawdzenia sposób na niezmienionych danych.
Oprócz tego rodzaju proaktywnych zabezpieczeń programiści mogą również skorzystać z narzędzi do monitorowania danych, takich jak Splunkktóre ułatwiają obserwację i śledzenie danych w celu sprawdzenia ich jakości i dokładności.
Splunk umożliwia ciągłe monitorowanie danych, umożliwiając programistom wychwytywanie błędów i innych problemów, takich jak nieautoryzowane zmiany, natychmiast po ich wystąpieniu. Oprogramowanie można skonfigurować tak, aby wysyłało alerty, dzięki czemu programista będzie w czasie rzeczywistym informowany o wszelkich wyzwaniach dotyczących integralności danych.
Alternatywnie programiści mogą skorzystać ze zintegrowanych, w pełni zarządzanych potoków danych, takich jak Talandktóry oferuje funkcje integracji, przygotowania, transformacji i jakości danych. Jego wszechstronne możliwości transformacji danych obejmują filtrowanie, spłaszczanie i normalizację, anonimizację, agregację i replikację danych. Zapewnia także programistom narzędzia do szybkiego tworzenia indywidualnych potoków danych dla każdego źródła wprowadzanego do ich aplikacji AI.
Lepsze dane oznaczają lepsze wyniki
Wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji przyspiesza z każdym dniem, a jej szybkie wykorzystanie oznacza, że należy pilnie stawić czoła wyzwaniom związanym z jakością danych. W końcu wydajność aplikacji AI jest bezpośrednio powiązana z jakością danych, na których się opierają. Dlatego utrzymanie solidnego i niezawodnego potoku danych stało się koniecznością dla każdej firmy.
Jeśli sztucznej inteligencji brakuje solidnych podstaw w zakresie danych, nie będzie w stanie spełnić obietnic dotyczących zmiany naszego sposobu życia i pracy. Na szczęście wyzwania te można przezwyciężyć, stosując kombinację narzędzi do weryfikacji dokładności danych, monitorowania ich pod kątem błędów i usprawnienia tworzenia potoków danych.
Autor wyróżnionego obrazu: Shubham Dhage/Unsplash
