В сфере традиционного искусственного интеллекта (ИИ) и зарождающейся генеративной революции ИИ остаются некоторые трюизмы, в частности, «мусор на входе — мусор на выходе». На самом деле, в этом содержится больше правды, чем когда-либо, но его необходимо расширить еще больше, включив в него также отслеживание поступления и вывоза мусора – в этом заключается роль управления.
По мере того, как организации стремятся интегрировать и расширять ИИ в свои рабочие процессы, растет осознание того, что качество данных, подаваемых в эти алгоритмы, так же важно, как и сами алгоритмы.
В случае использования большого языка это также означает, что данные влияют на генерируемый ответ. Чем больше современных данных могут дополнить базовую модель, тем лучше ответ. Например, нынешние LLM не понимают текущие экономические условия или новейшие исследования в области искусственного интеллекта. В результате LLM не может предоставить современный контекст и соответствующую информацию. Постоянная потребность в «старомодном» ИИ и новые преимущества генеративного ИИ повышают роль качества данных и управления, делая оба элемента незаменимыми для его успешного применения.
Философия ИИ DataRobot, основанная на многолетнем опыте прогнозирования ИИ, расширяет уровни надлежащего управления и оценки на все рабочие процессы ИИ, включая генеративный ИИ.
Целостность данных: основа точных моделей
DataRobot обеспечивает проверку качества данных и сравнение больших языковых моделей.
Весь ИИ, как прогнозирующий, так и генеративный, представляет собой форму распознавания образов. Модели ИИ изучают закономерности на основе данных; следовательно, происхождение, целостность, точность и надежность данных имеют первостепенное значение. Если данные ошибочны из-за несогласованности, отсутствия, дублирования или ошибок, прогнозы и анализ модели ИИ будут неверными. Высокое качество данных гарантирует, что модели ИИ хорошо обучены и дают надежные и точные прогнозы или генерируют приемлемые и логичные ответы. Без этого приложение ИИ может принести больше вреда, чем пользы, поскольку дает неточные прогнозы, рекомендации низкого качества и, в крайних случаях, приводит к ошибочным решениям и стратегиям.
Соблюдение нормативных требований и этические соображения
Автоматизированная документация по обеспечению соответствия требованиям DataRobot фиксирует характеристики данных и моделирует поведение, помогая персоналу, занимающемуся управлением рисками, эффективно стандартизировать требования к отчетности.
Управление данными — это не только операционная проблема, но также правовая и этическая. В соответствии с такими законами, как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) в США, организации обязаны обращаться с данными осторожно. Надлежащие протоколы управления данными облегчают соблюдение этих правил, снижая риск штрафов и ущерба репутации. Более того, этический ИИ требует, чтобы данные поступали и обрабатывались справедливо и беспристрастно. Структуры управления и контроль доступа на основе правил помогают обеспечить соблюдение этики данных, поскольку они регулируют, кто может получать доступ к данным и обрабатывать их, чтобы избежать потенциальных неэтичных применений.
Что касается больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта, в первую очередь, среди политиков обсуждаются права собственности и возможное нарушение авторских прав на произведения, используемые в обучающих данных. Таким образом, это важное и развивающееся пространство, достойное внимания любого лидера в области данных.
Отслеживаемость и подотчетность
Утверждения рабочих процессов и отчеты о развертывании DataRobot обеспечивают возможность аудита и подотчетности при любом развертывании ИИ.
Поскольку приложения искусственного интеллекта все чаще используются в важнейших процессах принятия решений, возможность отслеживать, как принимаются решения, становится важной. Управление данными обеспечивает основу для отслеживания, гарантируя, что происхождение, преобразование и использование каждой точки данных хорошо документированы. Это создает прозрачную среду, в которой подотчетность ясна, а обоснование решений, принимаемых с помощью ИИ, можно легко объяснить.
Это особенно важно в таких секторах, как здравоохранение и финансы, где принятие решений имеет значительные последствия. Возможность организации проверять решения ИИ постфактум имеет решающее значение в этих регулируемых и влиятельных отраслях. Однако во многих организациях плохо владеют данными и плохо контролируют их, поскольку преобразования данных и конвейеры ETL хранятся в блокнотах для обработки данных с ограниченным доступом к совместному использованию и документацией.
Масштабируемость и перспективность
Платформа искусственного интеллекта DataRobot — единственная технология, способная создавать, управлять и использовать прогнозирующий и генеративный искусственный интеллект для моделей, построенных внутри и за пределами DataRobot, что дает организациям максимальную гибкость.
По мере роста организаций растет объем и сложность их данных. Надежные структуры управления обеспечивают масштабируемость, гарантируя беспрепятственную интеграцию новых данных с существующими пулами данных. Это гарантирует, что модели ИИ останутся точными и полезными по мере их развития и адаптации к новым данным. Более того, пристальное внимание к качеству данных гарантирует, что ваши системы искусственного интеллекта будут готовы к будущему и смогут включать новые типы и источники данных по мере развития технологий. Лишь немногие организации используют мультимодальное моделирование в производстве, и еще меньше организаций используют как генеративный, так и прогнозирующий ИИ в одном и том же рабочем процессе. Отсутствие структуры адаптивной политики в отношении данных, касающейся приемлемого использования данных, источника данных и типа данных, снижает вероятность того, что организация не сможет извлечь ценность из многих источников, таких как использование суммирования текста в рабочем процессе прогнозного моделирования или добавление больших объемов данных. контекст языковой модели к прогностической ценности.
Конкурентное преимущество
Надежная интеграция и совместимость DataRobot с любым источником данных, включая хранилища данных и базы данных, такие как Snowflake или DataBricks, гарантируют, что вы сможете создавать искусственный интеллект независимо от того, где находятся ваши данные.
В условиях конкуренции компании, которые извлекут максимальную выгоду из своих инвестиций в ИИ, добьются успеха. Высококачественные данные являются мощным конкурентным преимуществом, позволяющим получить более точную информацию, улучшить качество обслуживания клиентов и более эффективно принимать решения. Фактически, многие организации преуспевают исключительно потому, что их данные превосходят данные конкурентов по отрасли. Наличие исключительного сбора данных и управления ими может привести к снижению затрат, увеличению доходов и, в некоторых случаях, к появлению совершенно новых рынков. Структуры управления помогают поддерживать это качественное преимущество, делая его защищенным от конкурентов и точкой дифференциации.
Снижение затрат и рисков
Платформа искусственного интеллекта DataRobot позволяет сравнивать компромисс между более простыми моделями, обычно более экономически эффективными, с точными ответами, чтобы организации могли выбрать оптимальный прогнозирующий или генеративный ИИ для решения задачи.
Плохие данные обходятся дорого. По данным IBMНизкое качество данных обходится экономике США примерно в 3,1 триллиона долларов в год. Ошибки необходимо исправлять, пересматривать неверные решения и прояснять вводящие в заблуждение идеи — все это требует драгоценного времени и ресурсов. И это традиционный прогнозирующий искусственный интеллект! Поскольку организации все больше полагаются на генеративные реакции ИИ, неверные данные могут вызвать галлюцинации, которые кажутся правдоподобными, но на самом деле неверны. Причудливая генеративная реакция ИИ не должна мешать бизнес-лидерам спать по ночам: их сотрудники легко это определят. Правдоподобный, но неточный генеративный ответ ИИ является проблематичным. Структура управления сводит к минимуму эти риски, устанавливая протоколы качества, проверки и использования данных, которые помогают уменьшить дорогостоящие ошибки ИИ.
В заключение
Применение ИИ — это не просто техническая задача, а организационная, требующая междисциплинарного подхода с глубоким пониманием качества данных и управления ими. Поскольку модели ИИ играют все более важную роль в принятии решений и операциях, целостность данных, лежащих в основе всех моделей ИИ, становится критической проблемой. Организации, которые осознают важность качества данных и управления, имеют больше возможностей для разработки приложений ИИ, которые являются точными, надежными, этичными и, в конечном итоге, более ценными для достижения бизнес-целей.
Об авторе
В качестве исполнительного директора и руководителя отдела бизнес-аналитики и расширенной аналитики в Mindshare Икечи помогает клиентам использовать данные новыми способами и внедрять инновации в прогнозной аналитике. Икечи работает со всеми учетными записями Mindshare, чтобы гарантировать, что аналитика постоянно повышает ценность благодаря партнерству с заинтересованными сторонами и четкому рассказыванию историй.
Вклад Икечи в отрасль был отмечен в 2020 году, когда Adweek выбрал его в качестве звезды СМИ за руководство созданием платформы аналитики и планирования сценариев Mindshare под названием Synapse. Икечи также находит время, чтобы посещать и выступать на различных конференциях, чтобы оставаться на связи с аналитическим и маркетинговым сообществом. Он является адъюнкт-профессором в Университете Фордхэма и Пейса и поддерживает прочные отношения с другими колледжами в районе Нью-Йорка (Колумбия, Барух, Школа бизнеса Саймона и т. д.), организуя конкурсы кейсов, чтобы предоставить возможности экспериментального обучения для следующего поколения аналитиков и маркетинга. профессионалы.
Знакомьтесь: Икечи Окоронкво