„KOMMENTÁR: Mivel a mesterséges intelligencia egyre inkább beépül a kormányzati működésbe, az adatfelkészültség elhanyagolásának költségei katasztrofálisak lehetnek.
Hatalmas mennyiségű adat táplálja az innovációt és a döntéshozatalt, és az Egyesült Államok kormányát képviselő szervezetek a világ egyik legnagyobb adattárát őrzik. A világ egyik legnagyobb adatgyártójaként és -fogyasztójaként a szövetségi kormányzat jelentős beruházásokat hajtott végre az adatok beszerzése, gondozása és hasznosítása terén számos területen. A mesterséges intelligenciára való növekvő támaszkodás a meglátások kinyerése és a hatékonyság növelése érdekében azonban stratégiai fordulatot tesz szükségessé: az szervezeteknek fejleszteniük kell az adatkezelési gyakorlatukat, hogy azonosítsák és megkülönböztessék a szintetikus (gépileg előállított) adatokat az organikus forrásoktól az adatvagyon integritásának és hasznosságának megőrzése érdekében.
A mesterséges intelligencia képessége a dolgok és viszonyok átalakítására a jó minőségű adatok rendelkezésre állásától függ. Az adatfelkészültség magában foglalja minimálisan a minőségre, pontosságra, teljességre, következetességre, időszerűségre és relevanciára való odafigyelést, és a szervezetek olyan szilárd adatkezelési keretrendszereket fogadnak el, amelyek az adatminőségi szabványokat az adatéletciklus minden szakaszában érvényre juttatják. Ez magában foglalja a fejlett adatérvényesítési technikák bevezetését, az adatfelügyelet kultúrájának előmozdítását, valamint a legkorszerűbb eszközök használatát folyamatos adatminőség-ellenőrzés biztosítására.
A szintetikus adatok, azaz a valós adatokat utánzó, mesterségesen generált információk értékes forrást jelentenek a mesterséges intelligencia modellek képzéséhez, különösen olyan forgatókönyvekben, ahol a tényleges adatok szűkösek vagy érzékenyek. Míg a szintetikus adatok kiegészíthetik az organikus adathalmazokat, és a modellek robusztusságának növelésére használhatók, a túlzott támaszkodás a modell összeomlását idézheti elő – egy olyan jelenséget, amikor a mesterséges intelligencia modellek nem képesek általánosítani, és rosszul teljesítenek a valós alkalmazásokban. A kockázatot fokozza, ha a szintetikus adatok nem különböztethetők meg az organikus adatoktól, ami torz meglátásokhoz és hibás döntéshozatalhoz vezethet. A problémát súlyosbítja, hogy a generatív MI-rendszerek elterjedtsége megkönnyítette a hatalmas mennyiségű tartalom gyors generálását, és ez meghaladja a forrásanyagok azonosítására és kezelésére szolgáló hagyományos intézkedések lehetőségeit.
A szintetikus adatok más forrásoktól való megkülönböztetésének képessége nem csupán technikai kihívás, hanem stratégiai szükségszerűség is. A szervezeteknek olyan adatstruktúrákat és címkézési protokollokat kell kidolgozniuk, amelyek egyértelműen azonosítják az egyes adatelemek eredetét és jellegét. Ez a metaadat réteg elengedhetetlen az átláthatóság, a nyomon követhetőség és a mesterséges intelligencia rendszerekbe vetett bizalom fenntartásához. Ez egyben biztosítékként is szolgál a szintetikus adatok véletlenszerű torzításainak a modellekbe történő bevezetése ellen, amelyek a valós világ komplexitását hivatottak tükrözni. A metaadatoknak kompatibilisnek kell lenniük az adattudományi szoftverekkel, hogy az adatforrások fogyasztói könnyedén hivatkozhassanak a származásra vonatkozó információkra, és megőrizhessék azokat, amikor az adathalmazokat alkalmazásokhoz és elemzésekhez használják fel.
A kormányzati szervek adatszerzésbe és -kezelésbe történő befektetései jelentősek. Mivel a mesterséges intelligencia egyre inkább beépül a kormányzati műveletekbe, az adatok készenlétének és a források megkülönböztetésének elhanyagolása katasztrofális költségekkel járhat. A szervezteknek proaktívan kell kezelniük ezeket a kockázatokat, és robusztus adatarchitektúrába, szigorú adatcímkézési szabványokba és a szintetikus adatoknak a mesterségesintelligencia-modellek teljesítményére gyakorolt hatásának folyamatos értékelésébe kell befektetniük. Ezáltal az amerikai kormányzat megvédi adatbefektetéseit, és biztosítja, hogy az MI-rendszerek az integritás és a reprezentativitás alapjára épüljenek, és nagyobb hatékonysággal és megbízhatósággal szolgálják a közjót. A cselekvés ideje most jött el; a kormányzati adatok jövője függ ettől.”
Forrás:
Future-proofing government data; Amy Jones; Nextgov/FCW; 2024. július 29.
