Generative künstliche Intelligenz ist heute in aller Munde in der Technologiewelt. Nahezu jedes Technologieunternehmen steckt heute bis zum Hals in der generativen KI: Google konzentriert sich auf die Verbesserung der Suche, Microsoft setzt mit seiner Familie von Copiloten auf Produktivitätssteigerungen im Unternehmen und Start-ups wie Runway AI und Stability AI setzen voll auf Video und Bilderzeugung.
Es ist klar geworden, dass generative KI eine der leistungsstärksten und disruptivsten Technologien unserer Zeit ist, aber es sollte beachtet werden, dass diese Systeme nichts ohne Zugriff auf zuverlässige, genaue und vertrauenswürdige Daten sind. KI-Modelle benötigen Daten, um Muster zu lernen, Aufgaben im Namen der Benutzer auszuführen, Antworten zu finden und Vorhersagen zu treffen. Wenn die zugrunde liegenden Daten, auf denen sie trainiert werden, ungenau sind, beginnen die Modelle, voreingenommene und unzuverlässige Antworten auszugeben, was das Vertrauen in ihre Transformationsfähigkeiten untergräbt.
Da generative KI schnell zu einem festen Bestandteil unseres Lebens wird, müssen Entwickler Prioritäten setzen Datenintegrität um sicherzustellen, dass diese Systeme zuverlässig sind.
Warum ist Datenintegrität wichtig?
Datenintegrität ermöglicht es KI-Entwicklern, die schädlichen Folgen von KI-Voreingenommenheit und Halluzinationen zu vermeiden. Durch die Wahrung der Integrität ihrer Daten können Entwickler sicher sein, dass ihre KI-Modelle genau und zuverlässig sind und die besten Entscheidungen für ihre Benutzer treffen können. Das Ergebnis wird eine bessere Benutzererfahrung, mehr Umsatz und ein geringeres Risiko sein. Wenn andererseits Daten schlechter Qualität in KI-Modelle eingespeist werden, wird es für Entwickler schwierig sein, eines der oben genannten Ziele zu erreichen.
Genaue und sichere Daten können dazu beitragen, Softwareentwicklungsprozesse zu rationalisieren und zur Entwicklung leistungsfähigerer KI-Tools zu führen. Es ist jedoch zu einer Herausforderung geworden, die Qualität der umfangreichen Datenmengen aufrechtzuerhalten, die von den fortschrittlichsten KI-Modellen benötigt werden.
Diese Herausforderungen sind in erster Linie auf die Art und Weise zurückzuführen, wie Daten erfasst, gespeichert, verschoben und analysiert werden. Während des gesamten Datenlebenszyklus müssen Informationen eine Reihe von Datenpipelines durchlaufen und mehrfach transformiert werden, und es besteht ein hohes Risiko, dass sie dabei falsch gehandhabt werden. Bei den meisten KI-Modellen stammen die Trainingsdaten aus Hunderten verschiedener Quellen, von denen jede einzelne Probleme bereiten kann. Zu den Herausforderungen gehören Diskrepanzen in den Daten, ungenaue Daten, beschädigte Daten und Sicherheitslücken.
Zusätzlich zu diesem Problem kann es für Entwickler schwierig sein, die Quelle ihrer ungenauen oder beschädigten Daten zu identifizieren, was die Bemühungen zur Aufrechterhaltung der Datenqualität erschwert.
Wenn ungenaue oder unzuverlässige Daten in eine KI-Anwendung eingespeist werden, untergräbt dies sowohl die Leistung als auch die Sicherheit dieses Systems, mit negativen Auswirkungen für Endbenutzer und möglichen Compliance-Risiken für Unternehmen.
Tipps zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität
Zum Glück können Entwickler eine Reihe neuer Tools und Technologien nutzen, die dazu beitragen sollen, die Integrität ihrer KI-Trainingsdaten sicherzustellen und das Vertrauen in ihre Anwendungen zu stärken.
Eines der vielversprechendsten Tools in diesem Bereich ist Raum und Zeit überprüfbare Rechenschicht, die mehrere Komponenten für die Erstellung von Datenpipelines der nächsten Generation für Anwendungen bereitstellt, die KI mit Blockchain kombinieren.
Der Erfinder von Space and Time, SxT Labs, hat drei Technologien entwickelt, die seiner überprüfbaren Rechenschicht zugrunde liegen, darunter einen Blockchain-Indexer, ein verteiltes Data Warehouse und einen Zero-Knowledge-Coprozessor. Zusammen bilden diese eine zuverlässige Infrastruktur, die es KI-Anwendungen ermöglicht, Daten von führenden Blockchains wie Bitcoin, Ethereum und Polygon zu nutzen. Mit dem Data Warehouse von Space and Time ist es für KI-Anwendungen möglich, mithilfe der bekannten strukturierten Abfragesprache auf Erkenntnisse aus Blockchain-Daten zuzugreifen.
Um diesen Prozess zu schützen, verwendet Space and Time ein neuartiges Protokoll namens Proof-of-SQL, das auf kryptografischen Zero-Knowledge-Proofs basiert und sicherstellt, dass jede Datenbankabfrage auf überprüfbare Weise anhand unverfälschter Daten berechnet wurde.
Zusätzlich zu diesen proaktiven Schutzmaßnahmen können Entwickler auch Datenüberwachungstools nutzen, z Splunkdie es einfach machen, Daten zu beobachten und zu verfolgen, um ihre Qualität und Genauigkeit zu überprüfen.
Splunk ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Daten und ermöglicht es Entwicklern, Fehler und andere Probleme wie nicht autorisierte Änderungen sofort zu erkennen, sobald sie auftreten. Die Software kann so eingerichtet werden, dass sie Warnmeldungen ausgibt, sodass der Entwickler in Echtzeit über etwaige Herausforderungen seiner Datenintegrität informiert wird.
Alternativ können Entwickler integrierte, vollständig verwaltete Datenpipelines nutzen, z Talenddas Funktionen zur Datenintegration, -aufbereitung, -transformation und -qualität bietet. Seine umfassenden Datentransformationsfunktionen umfassen das Filtern, Glätten und Normalisieren, Anonymisieren, Aggregieren und Replizieren von Daten. Darüber hinaus bietet es Entwicklern Tools, mit denen sie schnell individuelle Datenpipelines für jede Quelle erstellen können, die in ihre KI-Anwendungen eingespeist wird.
Bessere Daten bedeuten bessere Ergebnisse
Die Einführung generativer KI nimmt von Tag zu Tag zu, und ihre schnelle Verbreitung bedeutet, dass die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenqualität dringend angegangen werden müssen. Schließlich hängt die Leistung von KI-Anwendungen direkt von der Qualität der Daten ab, auf die sie sich verlassen. Aus diesem Grund ist die Aufrechterhaltung einer robusten und zuverlässigen Datenpipeline für jedes Unternehmen unerlässlich.
Fehlt der KI eine starke Datenbasis, kann sie ihre Versprechen, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu verändern, nicht einhalten. Glücklicherweise können diese Herausforderungen mithilfe einer Kombination von Tools gemeistert werden, um die Datengenauigkeit zu überprüfen, sie auf Fehler zu überwachen und die Erstellung von Datenpipelines zu optimieren.
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