בינה מלאכותית גנרטיבית בטוחה ומדויקת יותר מתחילה בתהליכי נתונים נקיים

בניית מערכת AI בניהול עצמי מלא עם מעקות בטיחות, ללא מיקור חוץ היא משימה מורכבת – אך היא אפשרית. זה מתחיל בטיפוח מנטליות של נתונים נקיים.

לפני שנצלול לתהליך של בניית מערכת AI בניהול עצמי מלא המצוידת במעקות בטיחות, חיוני לבסס הבנה ברורה של מה שמעקות בטיחות כרוכים. בעיקרו של דבר, הם מערכת של אמצעים, הנחיות ואילוצים המיושמים כדי להבטיח שמערכות AI יפעלו בבטחה, באתיקה ובתיאום עם התוצאות הרצויות. מעקות בטיחות אלה משמשים כאיזונים ובלמים כדי להפחית סיכונים, למנוע תוצאות בלתי מכוונות ולעמוד בסטנדרטים אתיים בפיתוח ופריסה של בינה מלאכותית. כמה דוגמאות למעקות בטיחות של בינה מלאכותית כוללות הפחתת הטיה, הגנה על פרטיות ויכולת פרשנות או הסבר.

זה נפוץ עבור ארגונים שבונים מודלים של AI בתוך החברה לחפש הדרכה חיצונית או מיקור חוץ של היבטים מסוימים של מעקות בטיחות AI כדי להבטיח שהמודלים שלהם אינם מוטים, תואמים ומדויקים. יישום מעקות בטיחות של בינה מלאכותית דורש מומחיות בתחומים שונים, כולל אתיקה, הוגנות, ציות לחוק ופיקוח על נתונים. ייתכן שלארגונים או ספקים רבים אין את כל המומחיות הנדרשת בתוך הארגון, במיוחד כשמדובר בתחומים מיוחדים כמו הפחתת הטיות או הגנה על פרטיות.

ב-Aquant, אנו מבינים את התפקיד הקריטי של נתונים באיכות גבוהה בפיתוח מודלים אמינים של בינה מלאכותית. על ידי יצירת קשרים חזקים עם מקורות נתונים ויישום שיטות איסוף נתונים שקופות, אנו יכולים לטפח סביבה שיתופית המבטיחה פלטי AI מדויקים ובלתי מוטים. גישת נתונים נקיים זו היא המאפשרת ל- Aquant Service Co-Pilot לפעול באחריות, וצריכה להיות הבסיס לפריסות AI ארגוניות, כולל Generative AI.

עבור ארגונים השואפים להפגין מחויבות לפרקטיקות אתיות של נתונים, חיוני לאמן את הנתונים שלך למשוך רק ממקורות שהסכימו לכך. גישה זו כוללת יישום שיטות איסוף נתונים קפדניות וקבלת הסכמה מפורשת. תהליך זה כולל בדרך כלל את השלבים הבאים: 

1. לתקשר בבירור את המטרה וההיקף של איסוף הנתונים, תוך מתן שקיפות לגבי אופן השימוש בנתונים. 
2. בקש הסכמה מדעת מאנשים או ארגונים, כדי לוודא שהם מבינים את ההשלכות ומוכנים לשתף את הנתונים שלהם למטרות מוגדרות. 
3. קבע פרוטוקולים חזקים לניהול נתונים כדי להבטיח שהנתונים מטופלים באופן מאובטח ובהתאם לתקנות הפרטיות. 
4. סקור ועדכן באופן קבוע הסכמי הסכמה, המאפשרים לאנשים לבטל את הסכמתם אם תרצה בכך. 

 
בעוד שנוהלי פיקוח חזקים על נתונים חייבים להיות מיושמים כדי לשמור על פרטיות הנתונים ואבטחה, קריטי באותה מידה לתעדף שיקולים אתיים כמו שקיפות, יכולת הסבר והוגנות כדי לבנות אמון בתפוקות AI. ההיבט הקריטי ביותר של זה הוא לעבור בדיקה יסודית של שלמות הנתונים. על-ידי טיפול קפדני בשלמות הנתונים באמצעות תהליכי QA, אתה מבטיח שהמודלים בנויים על נתונים מדויקים ועקביים, מה שמוביל לחיזויים ותובנות אמינים יותר עבור משתמשי הקצה.

לבסוף, שיתוף פעולה בין בעלי עניין חיוני לשילוב יעיל של כלי AI גנרטיביים בזרימות עבודה. על ידי שיתוף פעולה, בעלי העניין יכולים להגדיר באופן קולקטיבי הנחיות ברורות ולפתח שיטות עבודה מומלצות המתייחסות לשיקולים משפטיים, אתיים ובטיחותיים. גישה שיתופית זו מטפחת הבנה משותפת, ממזערת סיכונים ומאפשרת פריסה אחראית ותואמת של כלי AI גנרטיביים בתוך זרימות עבודה, תוך הבטחת ההגנה על האינטרסים של המשתמשים ויישור קו עם מסגרות רגולטוריות.

על ידי הדגשת פרקטיקות נתונים נקיים, שיקולים אתיים ושיתוף פעולה בין בעלי עניין, ארגונים יכולים לפתח ולפרוס מערכות AI אמינות, בטוחות ומייצרות תפוקות מדויקות וישימות באופן עקבי – ללא צורך להסתמך על מעקות בטיחות חיצוניים.