I den digitale transformasjonens æra står kunstig intelligens (AI) som en hjørnestein for innovasjon innen ulike bransjer. Men grunnlaget for alle AI-systemer er bare så sterkt som dataene det bygger på. Dårlige data – data som er ufullstendige, feilaktige, utdaterte eller irrelevante – utgjør betydelige risikoer for påliteligheten og effektiviteten til AI-applikasjoner.
Hva kan dårlige data føre med seg?
Dårlig data kan komme i ulike former som er skadelig på sin egen måte. Ufullstendige datasett kan føre til forvridde AI-prediksjoner, mens feilaktige data, ofte som et resultat av menneskelige feil eller målefeil, kan villede AI til å ta feil beslutninger. På samme måte vil utdaterte data ikke gjenspeile den nåværende virkeligheten, noe som fører til beslutninger basert på tidligere, irrelevante omstendigheter.
Andre problemer inkluderer irrelevant eller redundant data som forstyrrer AI-modeller, dårlig merkede data som misleder læringsalgoritmer, og partiske data som forsterker og forverrer eksisterende samfunnsmessige fordommer i AI-systemer.
Eksempler på konsekvenser av dårlig datakvalitet
Følgene av dårlig data er ikke bare teoretiske, men har vist seg i kjente AI-fiaskoer. For eksempel ble Microsofts AI-chatbot Tay beryktet for å uttrykke seg støtende på sosiale medier på grunn av den dårlige datakvaliteten den lærte fra. På samme måte måtte Amazon trekke tilbake sitt rekrutteringsverktøy basert på AI fordi det viste skjevhet mot kvinnelige kandidater, da det hovedsakelig hadde blitt trent på data fra mannsdominerte CV-er.
Disse eksemplene illustrerer hvordan dårlig datakvalitet kan føre til AI-fiaskoer som ikke bare er upassende, men også potensielt skadelige for et selskaps omdømme og operative integritet.
Reduser risiko med bedre datahåndtering
For å bekjempe utfordringene som dårlig data fører med seg trenger virksomhetet robuste strategier for datahåndtering som prioriterer kvalitet og integritet. Dette innebærer å implementere automatiserte dataflyter for å effektivisere innsamling, rensing og forberedelse av data. Automatisering reduserer betydelig forekomsten av menneskelige feil og sikrer at dataene er aktuelle og relevante. I tillegg er det avgjørende å bruke omfattende valideringsprosesser for å kontrollere datanøyaktighet og fullstendighet før de mates inn i AI-modeller.
En effektiv løsning for å forbedre datakvaliteten er å bruke helhetlige dataintegrasjonsverktøy som TimeXtender. Dette verktøyet automatiserer datahåndteringsprosessen og sikrer at dataene ikke bare er korrekte og oppdaterte, men også sammenhengende og standardiserte mellom ulike kilder. Dette resulterer i en "enkel versjon av sannheten" som er avgjørende for å trene pålitelige og effektive AI-systemer.
AI's styrke avhenger av datakvaliteten
Kvaliteten på data som brukes til å trene AI-systemer er avgjørende for deres pålitelighet. Dersom dataene er ufullstendige eller feilaktige, kan det føre til betydelige problemer:
Fordommer og diskriminering: AI-systemer som trenes på data som inneholder fordommer, kan reprodusere og forsterke disse fordommene i sine resultater. Dette kan føre til diskriminering av visse grupper mennesker.
Feilaktige beslutninger: Hvis dataene inneholder feilaktige opplysninger, kan AI-systemene ta feil beslutninger. Dette kan ha alvorlige konsekvenser, for eksempel innen helsevesen, finans og rettsvesen.
Sikkerhetsrisikoer: Feilaktige data kan også utnyttes av ondsinnede aktører for å manipulere AI-systemer. Dette kan føre til sikkerhetsrisikoer, som hacking eller spredning av desinformasjon.
For å sikre at AI-systemer er pålitelige og ansvarsfulle, er det viktig å bruke data av høy kvalitet.
Dette innebærer at dataene bør være:
- Fullstendige: De bør inneholde all relevant informasjon.
- Nøyaktige: De bør være frie for feil.
- Representative: De bør gjenspeile den virkelige verden som AI-systemet skal brukes i.
- Objektive: De bør være frie for fordommer og diskriminering.
Å samle inn og bearbeide data av høy kvalitet kan være en utfordring, men det er en nødvendighet for å utvikle ansvarsfull AI.
I tillegg til de ovennevnte punktene, kan følgende legges til:
Transparens: Det er viktig å være åpen om hvordan data samles inn, behandles og brukes. Dette gjør det mulig for granskning og ansvarlighet.
Ansvarlig bruk: AI-systemer bør brukes på en ansvarlig måte som respekterer menneskerettigheter og verdier.
Ved å implementere disse tiltakene kan vi sikre at AI-systemer brukes til det gode og ikke til skade.
Konklusjon
Kvaliteten på dataene som brukes i AI-systemer er avgjørende for deres suksess. I takt med at organisasjoner fortsetter å dra nytte av AI for konkurransefordeler, må fokuset i økende grad flyttes mot å implementere og opprettholde metoder for datahåndtering med høy kvalitet. Ved å gjøre dette kan selskaper redusere risikoen forbundet med dårlige data, og dermed legge til rette for AI-løsninger som er både innovative og pålitelige.