lựa chọn
Trang chủ
Tin tức
Cách đảm bảo dữ liệu của bạn đáng tin cậy cho tích hợp AI

Cách đảm bảo dữ liệu của bạn đáng tin cậy cho tích hợp AI

Ngày 17 tháng 4 năm 2025
197

Cách đảm bảo dữ liệu của bạn đáng tin cậy cho tích hợp AI

Tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo là một vấn đề tinh tế, hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu mà nó được xây dựng. Vấn đề về tính toàn vẹn của dữ liệu, một thách thức lâu dài đối với ngay cả những tổ chức tinh vi nhất, đã quay trở lại một cách mạnh mẽ. Các chuyên gia ngành công nghiệp đang giương cờ đỏ, cảnh báo rằng người dùng của AI tạo sinh có thể bị phụ thuộc vào dữ liệu không đầy đủ, lặp lại hoặc hoàn toàn sai lệch do nền tảng dữ liệu phân mảnh hoặc yếu kém của các hệ thống này.

Theo phân tích gần đây của Ashish Verma, giám đốc dữ liệu và phân tích tại Deloitte US, cùng với các đồng tác giả, "AI và gen AI đang đặt ra các tiêu chuẩn mới cho chất lượng dữ liệu." Họ nhấn mạnh rằng nếu không có một kiến trúc dữ liệu mạnh mẽ, bao gồm nhiều loại và phương thức khác nhau, đồng thời tính đến sự đa dạng và thiên vị của dữ liệu, các chiến lược AI tạo sinh chắc chắn sẽ thất bại. Họ cũng nhấn mạnh nhu cầu chuyển đổi dữ liệu phù hợp cho các hệ thống xác suất.

Những Yêu Cầu Độc Đáo của Kiến Trúc Dữ Liệu Sẵn Sàng cho AI

Các hệ thống AI, vốn dựa trên các mô hình xác suất, mang đến những thách thức độc đáo. Kết quả đầu ra có thể thay đổi dựa trên xác suất và dữ liệu cơ bản tại thời điểm truy vấn, điều này làm phức tạp hóa thiết kế hệ thống dữ liệu. Verma và nhóm của ông nhấn mạnh rằng các hệ thống dữ liệu truyền thống có thể không đáp ứng được nhiệm vụ, có khả năng làm tăng chi phí đào tạo và tái đào tạo các mô hình AI. Họ ủng hộ các chuyển đổi dữ liệu bao gồm bản thể học, quản trị, các sáng kiến xây dựng lòng tin và phát triển các truy vấn phản ánh các kịch bản thực tế.

Thêm vào những phức tạp này là các vấn đề như ảo giác AI và sự trôi dạt mô hình, nhấn mạnh nhu cầu về sự giám sát của con người và các nỗ lực để căn chỉnh và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.

Vai Trò Quan Trọng của Lòng Tin trong AI

Ian Clayton, giám đốc sản phẩm tại Redpoint Global, nói với ZDNET rằng lòng tin có thể là tài sản giá trị nhất trong cảnh quan AI. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của một môi trường dữ liệu được củng cố bởi quản trị dữ liệu mạnh mẽ, nguồn gốc dữ liệu rõ ràng và các chính sách bảo mật minh bạch. Một nền tảng như vậy không chỉ thúc đẩy việc sử dụng AI một cách đạo đức mà còn ngăn AI đi chệch hướng, điều này có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng không nhất quán.

Ngành Công Nghiệp Lo Ngại về Sự Sẵn Sàng Dữ Liệu cho AI

Gordon Robinson, giám đốc cấp cao về quản lý dữ liệu tại SAS, lặp lại quan điểm rằng chất lượng dữ liệu đã là một thách thức dai dẳng đối với các doanh nghiệp. Trước khi bắt đầu hành trình AI, ông khuyên các công ty nên tự hỏi hai câu hỏi quan trọng: "Bạn có hiểu dữ liệu mình sở hữu, chất lượng của nó và độ tin cậy của nó không?" và "Bạn có đủ kỹ năng và công cụ cần thiết để chuẩn bị dữ liệu của mình cho AI không?"

Clayton cũng nhấn mạnh nhu cầu cấp bách về việc cải thiện việc tổng hợp dữ liệu và các biện pháp chất lượng để giải quyết các thách thức AI, ủng hộ việc tích hợp dữ liệu từ các kho dữ liệu và kiểm tra chất lượng nghiêm ngặt như loại bỏ trùng lặp và đảm bảo tính nhất quán.

Những Kích Thước Mới của Bảo Mật Dữ Liệu với AI

Việc đưa AI vào cũng mang đến những cân nhắc mới về bảo mật. Omar Khawaja, giám đốc an ninh thông tin tại Databricks, cảnh báo chống lại việc bỏ qua các biện pháp bảo mật trong cơn sốt triển khai các giải pháp AI, vì điều này có thể dẫn đến sự giám sát không đầy đủ.

Các Yếu Tố Thiết Yếu cho Dữ Liệu AI Đáng Tin Cậy

  • Đường Dẫn Dữ Liệu Linh Hoạt: Clayton lưu ý rằng sự phát triển nhanh chóng của AI đòi hỏi các đường dẫn dữ liệu linh hoạt và có thể mở rộng. Những điều này rất quan trọng để thích nghi với các ứng dụng AI mới, đặc biệt trong giai đoạn đào tạo.
  • Trực Quan Hóa: Clayton cũng chỉ ra rằng nếu các nhà khoa học dữ liệu gặp khó khăn trong việc truy cập và trực quan hóa dữ liệu của họ, điều này sẽ cản trở đáng kể hiệu quả của họ trong việc phát triển AI.
  • Chương Trình Quản Trị Mạnh Mẽ: Robinson nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị dữ liệu mạnh mẽ để ngăn chặn các vấn đề về chất lượng dữ liệu có thể dẫn đến những hiểu biết sai lệch và ra quyết định kém. Quản trị như vậy cũng giúp hiểu được cảnh quan dữ liệu của tổ chức và đảm bảo tuân thủ các quy định.
  • Đo Lường Liên Tục và Kỹ Lưỡng: Khawaja nhấn mạnh rằng hiệu suất của các mô hình AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu đào tạo của chúng. Ông khuyến nghị sử dụng các chỉ số định kỳ, như tỷ lệ áp dụng hàng tháng, để theo dõi tốc độ áp dụng các khả năng AI, cho thấy liệu các công cụ và quy trình này có đáp ứng được nhu cầu của người dùng hay không.

Clayton ủng hộ một kiến trúc dữ liệu sẵn sàng cho AI cho phép các nhóm CNTT và dữ liệu đo lường các kết quả như chất lượng dữ liệu, độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán và hiệu suất mô hình AI. Ông kêu gọi các tổ chức đảm bảo rằng các sáng kiến AI của họ mang lại lợi ích rõ ràng, thay vì triển khai AI chỉ vì lợi ích của nó.

Quan tâm đến nhiều câu chuyện về AI hơn? Đăng ký nhận bản tin hàng tuần của chúng tôi, Innovation.

Bài viết liên quan
Cuộc cách mạng AI: Liệu các hệ thống siêu thông minh có định nghĩa lại loài người? Cuộc cách mạng AI: Liệu các hệ thống siêu thông minh có định nghĩa lại loài người? Khái niệm về điểm kỳ dị công nghệ đang chuyển từ viễn tưởng sang thực tế. Bài viết này xem xét tiềm năng của trí tuệ nhân tạo để phát triển thành một lực lượng biến đổi, thay đổi căn bản xã hội theo n
Meta Tăng Cường Bảo Mật AI với Công Cụ Llama Nâng Cao Meta Tăng Cường Bảo Mật AI với Công Cụ Llama Nâng Cao Meta đã phát hành các công cụ bảo mật Llama mới để thúc đẩy phát triển AI và bảo vệ chống lại các mối đe dọa mới nổi.Các công cụ bảo mật mô hình AI Llama nâng cấp này được kết hợp với các tài nguyên m
Định hình TechCrunch Disrupt 2025: Bỏ phiếu cho các Phiên hàng đầu Định hình TechCrunch Disrupt 2025: Bỏ phiếu cho các Phiên hàng đầu Chúng tôi rất hào hứng với phản hồi vượt trội để phát biểu tại TechCrunch Disrupt 2025, diễn ra từ ngày 27-29 tháng 10 tại Moscone West ở San Francisco.Sau khi đánh giá cẩn thận, chúng tôi đã chọn ra
Nhận xét (32)
0/200
StephenMiller
StephenMiller 12:00:59 GMT+07:00 Ngày 06 tháng 8 năm 2025

This article really opened my eyes to how crucial data quality is for AI. It’s wild to think even big companies struggle with this! 😮 Makes me wonder if we’ll ever fully trust AI decisions.

JohnGarcia
JohnGarcia 14:35:51 GMT+07:00 Ngày 22 tháng 7 năm 2025

¡Qué interesante! La confianza en la IA depende tanto de los datos, ¿no? Me preocupa que incluso las grandes empresas luchen con esto. ¿Cómo aseguramos datos fiables sin caer en un caos ético? 🤔

CarlGarcia
CarlGarcia 15:28:37 GMT+07:00 Ngày 23 tháng 4 năm 2025

Ferramenta muito útil para garantir a integridade dos dados para integração com IA. No entanto, pode ser um pouco complicada devido à terminologia técnica. Uma versão mais simples para iniciantes seria ótima! 😅

JamesWhite
JamesWhite 01:20:42 GMT+07:00 Ngày 22 tháng 4 năm 2025

एआई इंटीग्रेशन के लिए डेटा की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए यह टूल बहुत उपयोगी है। लेकिन तकनीकी शब्दावली के कारण यह थोड़ा जटिल हो सकता है। शुरुआती लोगों के लिए एक सरल संस्करण बहुत अच्छा होगा! 😅

LarryMartin
LarryMartin 17:56:38 GMT+07:00 Ngày 21 tháng 4 năm 2025

이 도구는 AI에서 데이터 무결성의 중요성을 깨닫게 해주었어요. 기술적 용어가 많아서 조금 압도적이지만, AI와 관련된 사람들에게는 필수적이에요. 다만, 실용적인 예시가 더 있었으면 좋겠어요. 그래도 데이터 전문가에게는必読입니다! 📚🔍

GaryGonzalez
GaryGonzalez 05:09:55 GMT+07:00 Ngày 21 tháng 4 năm 2025

このツールはAIにおけるデータの整合性の重要性を教えてくれました。技術的な専門用語が多くて少し圧倒されますが、AIに携わる人には必須です。ただ、もう少し実用的例が欲しかったです。でも、データの専門家には必読ですね!📚🔍

Quay lại đầu
OR