Generatieve kunstmatige intelligentie is tegenwoordig het gesprek van de dag in de technologische wereld. Bijna elk technologiebedrijf is tegenwoordig tot zijn nek toe bezig met generatieve AI, waarbij Google zich richt op het verbeteren van de zoekresultaten, Microsoft gokt op bedrijfsproductiviteitswinst met zijn familie van copiloten, en startups als Runway AI en Stability AI die all-in gaan op video en video. beeld creatie.
Het is duidelijk geworden dat generatieve AI een van de krachtigste en meest disruptieve technologieën van onze tijd is, maar er moet worden opgemerkt dat deze systemen niets zijn zonder toegang tot betrouwbare, nauwkeurige en vertrouwde gegevens. AI-modellen hebben data nodig om patronen te leren, taken uit te voeren namens gebruikers, antwoorden te vinden en voorspellingen te doen. Als de onderliggende gegevens waarop ze zijn getraind onnauwkeurig zijn, zullen modellen bevooroordeelde en onbetrouwbare antwoorden gaan geven, waardoor het vertrouwen in hun transformationele capaciteiten wordt aangetast.
Nu generatieve AI snel een vaste waarde in ons leven wordt, moeten ontwikkelaars prioriteiten stellen gegevensintegriteit om ervoor te zorgen dat deze systemen betrouwbaar zijn.
Waarom is data-integriteit belangrijk?
Gegevensintegriteit is wat AI-ontwikkelaars in staat stelt de schadelijke gevolgen van AI-vooroordelen en hallucinaties te vermijden. Door de integriteit van hun gegevens te behouden, kunnen ontwikkelaars er zeker van zijn dat hun AI-modellen nauwkeurig en betrouwbaar zijn en de beste beslissingen kunnen nemen voor hun gebruikers. Het resultaat zal een betere gebruikerservaring, meer omzet en minder risico zijn. Aan de andere kant, als gegevens van slechte kwaliteit in AI-modellen worden ingevoerd, zullen ontwikkelaars moeite hebben om het bovenstaande te bereiken.
Nauwkeurige en veilige gegevens kunnen helpen bij het stroomlijnen van software-engineeringprocessen en leiden tot de creatie van krachtigere AI-tools, maar het is een uitdaging geworden om de kwaliteit van de enorme hoeveelheden gegevens die nodig zijn voor de meest geavanceerde AI-modellen te behouden.
Deze uitdagingen zijn voornamelijk te wijten aan de manier waarop gegevens worden verzameld, opgeslagen, verplaatst en geanalyseerd. Gedurende de gehele datalevenscyclus moet informatie door een aantal datapijplijnen bewegen en meerdere keren worden getransformeerd, en de kans is groot dat er gaandeweg verkeerd mee wordt omgegaan. Bij de meeste AI-modellen zullen de trainingsgegevens afkomstig zijn uit honderden verschillende bronnen, die allemaal problemen kunnen opleveren. Enkele van de uitdagingen zijn onder meer discrepanties in de gegevens, onnauwkeurige gegevens, beschadigde gegevens en beveiligingsproblemen.
Naast deze kopzorgen kan het voor ontwikkelaars lastig zijn om de bron van hun onnauwkeurige of beschadigde gegevens te identificeren, wat de inspanningen om de gegevenskwaliteit op peil te houden bemoeilijkt.
Wanneer onnauwkeurige of onbetrouwbare gegevens in een AI-toepassing worden ingevoerd, ondermijnt dit zowel de prestaties als de veiligheid van dat systeem, met negatieve gevolgen voor eindgebruikers en mogelijke compliancerisico’s voor bedrijven.
Tips voor het behouden van de gegevensintegriteit
Gelukkig voor ontwikkelaars kunnen ze profiteren van een scala aan nieuwe tools en technologieën die zijn ontworpen om de integriteit van hun AI-trainingsgegevens te helpen waarborgen en het vertrouwen in hun applicaties te versterken.
Een van de meest veelbelovende instrumenten op dit gebied is Ruimte en tijd verifieerbare rekenlaag, die meerdere componenten biedt voor het creëren van datapijplijnen van de volgende generatie voor toepassingen die AI combineren met blockchain.
De maker van Space and Time, SxT Labs, heeft drie technologieën gecreëerd die de verifieerbare rekenlaag ondersteunen, waaronder een blockchain-indexer, een gedistribueerd datawarehouse en een zero-knowledge coprocessor. Deze komen samen om een betrouwbare infrastructuur te creëren waarmee AI-toepassingen gebruik kunnen maken van gegevens van toonaangevende blockchains zoals Bitcoin, Ethereum en Polygon. Met het datawarehouse van Space and Time is het voor AI-toepassingen mogelijk om toegang te krijgen tot inzichten uit blockchain-gegevens met behulp van de bekende Structured Query Language.
Om dit proces te beschermen, gebruikt Space and Time een nieuw protocol genaamd Proof-of-SQL dat wordt aangedreven door cryptografische zero-knowledge proofs, waardoor wordt gegarandeerd dat elke databasequery op een verifieerbare manier wordt berekend op basis van ongemanipuleerde gegevens.
Naast dit soort proactieve beveiligingen kunnen ontwikkelaars ook profiteren van tools voor gegevensmonitoring, zoals Splunkwaarmee u gegevens eenvoudig kunt observeren en volgen om de kwaliteit en nauwkeurigheid ervan te verifiëren.
Splunk maakt de continue monitoring van gegevens mogelijk, waardoor ontwikkelaars fouten en andere problemen, zoals ongeautoriseerde wijzigingen, kunnen onderkennen op het moment dat ze plaatsvinden. De software kan worden ingesteld om waarschuwingen te geven, zodat de ontwikkelaar in realtime op de hoogte wordt gesteld van eventuele problemen met de gegevensintegriteit.
Als alternatief kunnen ontwikkelaars gebruik maken van geïntegreerde, volledig beheerde datapijplijnen zoals Talentdat functies biedt voor data-integratie, voorbereiding, transformatie en kwaliteit. De uitgebreide mogelijkheden voor gegevenstransformatie strekken zich uit tot het filteren, afvlakken en normaliseren, anonimiseren, aggregeren en repliceren van gegevens. Het biedt ook tools voor ontwikkelaars om snel individuele datapijplijnen te bouwen voor elke bron die in hun AI-applicaties wordt ingevoerd.
Betere data betekent betere resultaten
De acceptatie van generatieve AI versnelt met de dag, en de snelle toepassing ervan betekent dat de uitdagingen rond datakwaliteit dringend moeten worden aangepakt. De prestaties van AI-toepassingen zijn immers direct gekoppeld aan de kwaliteit van de data waarop ze vertrouwen. Daarom is het onderhouden van een robuuste en betrouwbare datapijplijn voor elk bedrijf een noodzaak geworden.
Als AI geen sterke databasis heeft, kan het zijn beloften over het transformeren van de manier waarop we leven en werken niet waarmaken. Gelukkig kunnen deze uitdagingen worden overwonnen met behulp van een combinatie van tools om de nauwkeurigheid van gegevens te verifiëren, deze op fouten te controleren en het creëren van datapijplijnen te stroomlijnen.
Uitgelichte afbeeldingscredits: Shubham Dhage/Unsplash
