L’intelligenza artificiale generativa è oggi oggetto di discussione nel mondo della tecnologia. Quasi tutte le aziende tecnologiche oggi sono impegnate fino al collo nell’intelligenza artificiale generativa, con Google focalizzato sul miglioramento della ricerca, Microsoft che scommette tutto sui guadagni di produttività aziendale con la sua famiglia di copiloti e startup come Runway AI e Stability AI che puntano tutto su video e video. creazione di immagini.
È ormai chiaro che l’intelligenza artificiale generativa è una delle tecnologie più potenti e dirompenti della nostra epoca, ma va notato che questi sistemi non sono nulla senza l’accesso a dati affidabili, accurati e attendibili. I modelli di intelligenza artificiale necessitano di dati per apprendere modelli, eseguire attività per conto degli utenti, trovare risposte e fare previsioni. Se i dati sottostanti su cui sono formati sono imprecisi, i modelli inizieranno a produrre risposte distorte e inaffidabili, erodendo la fiducia nelle loro capacità di trasformazione.
Poiché l’intelligenza artificiale generativa diventa rapidamente un appuntamento fisso nelle nostre vite, gli sviluppatori devono stabilire delle priorità integrità dei dati per garantire che questi sistemi siano affidabili.
Perché l’integrità dei dati è importante?
L’integrità dei dati è ciò che consente agli sviluppatori di intelligenza artificiale di evitare le conseguenze dannose dei pregiudizi e delle allucinazioni dell’intelligenza artificiale. Mantenendo l’integrità dei propri dati, gli sviluppatori possono essere certi che i loro modelli di intelligenza artificiale siano accurati e affidabili e possano prendere le decisioni migliori per i propri utenti. Il risultato sarà una migliore esperienza utente, maggiori entrate e una riduzione del rischio. D’altra parte, se nei modelli di intelligenza artificiale vengono inseriti dati di cattiva qualità, gli sviluppatori avranno difficoltà a raggiungere uno qualsiasi degli obiettivi sopra indicati.
Dati accurati e sicuri possono aiutare a semplificare i processi di ingegneria del software e portare alla creazione di strumenti di intelligenza artificiale più potenti, ma è diventata una sfida mantenere la qualità degli ingenti volumi di dati necessari ai modelli di intelligenza artificiale più avanzati.
Queste sfide sono dovute principalmente al modo in cui i dati vengono raccolti, archiviati, spostati e analizzati. Durante l’intero ciclo di vita dei dati, le informazioni devono spostarsi attraverso una serie di pipeline di dati ed essere trasformate più volte, e il rischio che vengano gestite in modo errato lungo il percorso è molto elevato. Con la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale, i dati di addestramento proverranno da centinaia di fonti diverse, ognuna delle quali potrebbe presentare problemi. Alcune delle sfide includono discrepanze nei dati, dati imprecisi, dati danneggiati e vulnerabilità della sicurezza.
In aggiunta a questi grattacapi, può essere difficile per gli sviluppatori identificare la fonte dei propri dati imprecisi o danneggiati, il che complica gli sforzi per mantenere la qualità dei dati.
Quando dati imprecisi o inaffidabili vengono immessi in un’applicazione IA, ciò compromette sia le prestazioni che la sicurezza del sistema, con impatti negativi per gli utenti finali e possibili rischi di conformità per le aziende.
Suggerimenti per mantenere l’integrità dei dati
Fortunatamente per gli sviluppatori, possono attingere a una serie di nuovi strumenti e tecnologie progettati per garantire l’integrità dei dati di addestramento dell’IA e rafforzare la fiducia nelle loro applicazioni.
Uno degli strumenti più promettenti in questo settore è Spazio e tempo livello di calcolo verificabile, che fornisce più componenti per la creazione di pipeline di dati di prossima generazione per applicazioni che combinano l’intelligenza artificiale con la blockchain.
Il creatore di Space and Time, SxT Labs, ha creato tre tecnologie che sostengono il suo livello di calcolo verificabile, tra cui un indicizzatore blockchain, un data warehouse distribuito e un coprocessore a conoscenza zero. Questi si uniscono per creare un’infrastruttura affidabile che consente alle applicazioni di intelligenza artificiale di sfruttare i dati delle principali blockchain come Bitcoin, Ethereum e Polygon. Con il data warehouse di Space and Time, è possibile per le applicazioni AI accedere a informazioni approfondite dai dati blockchain utilizzando il familiare Structured Query Language.
Per salvaguardare questo processo, Space and Time utilizza un nuovo protocollo chiamato Proof-of-SQL basato su prove crittografiche a conoscenza zero, garantendo che ogni query del database sia stata calcolata in modo verificabile su dati non manomessi.
Oltre a questo tipo di misure di salvaguardia proattive, gli sviluppatori possono anche trarre vantaggio da strumenti di monitoraggio dei dati come Splunkche semplificano l’osservazione e il monitoraggio dei dati per verificarne la qualità e l’accuratezza.
Splunk consente il monitoraggio continuo dei dati, consentendo agli sviluppatori di individuare errori e altri problemi come modifiche non autorizzate nell’istante in cui si verificano. Il software può essere configurato per emettere avvisi, in modo che lo sviluppatore venga informato in tempo reale di eventuali problemi all’integrità dei dati.
In alternativa, gli sviluppatori possono utilizzare pipeline di dati integrate e completamente gestite come Talentoche offre funzionalità per l’integrazione, la preparazione, la trasformazione e la qualità dei dati. Le sue funzionalità complete di trasformazione dei dati si estendono al filtraggio, all’appiattimento e alla normalizzazione, all’anonimizzazione, all’aggregazione e alla replica dei dati. Fornisce inoltre strumenti agli sviluppatori per creare rapidamente pipeline di dati individuali per ciascuna fonte inserita nelle loro applicazioni IA.
Dati migliori significano risultati migliori
L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa sta accelerando di giorno in giorno e la sua rapida adozione significa che le sfide legate alla qualità dei dati devono essere affrontate con urgenza. Dopotutto, le prestazioni delle applicazioni IA sono direttamente collegate alla qualità dei dati su cui fanno affidamento. Ecco perché mantenere una pipeline di dati solida e affidabile è diventato un imperativo per ogni azienda.
Se l’intelligenza artificiale non dispone di una solida base di dati, non potrà mantenere le sue promesse di trasformare il modo in cui viviamo e lavoriamo. Fortunatamente, queste sfide possono essere superate utilizzando una combinazione di strumenti per verificare l’accuratezza dei dati, monitorarne gli errori e semplificare la creazione di pipeline di dati.
Credito immagine in primo piano: Shubham Dhage/Unsplash
