GenAI時代のデータガバナンスの青写真

ML と GenAI の世界に深く入るにつれて、データ品質を重視することが重要になります。 KMS Technology の Advanced Technology Innovation Group の CTO である John Jeske 氏は、最高のモデルのパフォーマンスを確保するためのデータ リネージ トラッキングやフェデレーション ラーニングなどのデータ ガバナンス手法を詳しく調べています。

データ品質は、持続可能性と利害関係者の信頼をモデル化するための鍵です。モデリングプロセス中、データ品質により長期的なメンテナンスが容易になり、ユーザーの信頼と関係者コミュニティの間での信頼を築くことができます。 「ガベージイン、ガベージアウト」の影響は、大規模言語や生成アルゴリズムなどの複雑なモデルでは悪化します。 「Jeske 氏は言いました。

遺伝的 AI のバイアスとデータの代表的な問題

ユースケースにどのモデルを選択しても、データ品質が低いと、必然的に GenAI モデルの歪みが生じます。落とし穴は、次のようなものであることがよくあります。」会社の範囲、顧客ベース、またはアプリケーションの範囲を誤って伝えるトレーニング データ。

本当の富は、一時的なモデルやモデリング構造ではなく、データ自体にあります。過去数か月にわたって、モデリング フレームワークが多数登場するにつれ、収益化可能な資産としてのデータの価値がより顕著になってきています。

KMS Technology のソフトウェア サービス担当シニア バイスプレジデントである Jeff Scott 氏はさらに次のように説明しました。「AI によって生成されたコンテンツが一貫している場合期待される出力との偏りがある場合、それはアルゴリズム エラーではなく、不十分または歪んだトレーニング データを反映しています

厳格なデータ整合性ガバナンス

データ ガバナンスのベスト プラクティスにはメタデータ管理が含まれます、データ管理と自動化、品質検査およびその他の活動。たとえば、データ ソースの信頼性を確保し、トレーニングやモデリング用のデータを取得するときに認定されたデータセットを使用し、自動化されたデータ品質ツールの使用を検討します。複雑さが増す可能性がありますが、これらのツールはデータの整合性を確保するのに非常に役立ちます。

データ品質を向上させるために、データの有効性、整合性チェック、時間の一貫性などのプロパティを提供するツールを使用し、信頼性の高い一貫したデータを促進します。 、これは堅牢な AI モデルに不可欠です。

AI 開発における説明責任と継続的改善

誰の目にも、データは問題です。企業内では、データ ガバナンスに対する責任を割り当てることは重要なタスクです。

最も重要なことは、機能が設計どおりに動作し、トレーニング対象のデータが潜在的な顧客の観点から意味のあるものであることを確認することです。フィードバックにより学習が強化され、次回のモデルのトレーニング時に考慮され、信頼できるまで継続的に改善が行われます。

私たちのワークフローでは、AI モデルと ML モデルは、一般に公開される前に厳格な内部テストを受けます。データ エンジニアリング チームは継続的にフィードバックを受け取り、モデルを反復的に改善してバイアスやその他の異常を最小限に抑えることができます。

リスク管理と顧客の信頼

データ ガバナンスは、関連するビジネス分野で実装する必要があります。データ管理を実行します。また、チームやシステム全体のデータが適切に管理され、一貫して責任を負うことを保証するために、対象分野の専門家の継続的な関与が必要です。

テクノロジーや企業から不正確な結果を受け取ることに関連するリスクを理解する必要があります。データの発信元と取り扱いから透明性を評価する必要があります。知的財産の全体的なデータ品質と完全性への影響。

透明性は顧客の信頼に不可欠であり、データ ガバナンスは単なる技術的な取り組みではなく、不正確な AI 予測からエンド ユーザーにリスクが伝わるため、企業の評判にも影響を与える可能性があります。

GenAI の継続的な開発に伴い、データ ガバナンスを習得することがますます重要になってきています。これは、データの品質を確保するためだけでなく、データと AI モデルの間の複雑な関係を理解するためでもあります。この洞察は、技術の進歩、ビジネスの健全性、そして利害関係者や広範な社会の信頼を維持するために不可欠です

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