Dear Laura 블로그 시리즈에 오신 것을 환영합니다! 데이터 거버넌스의 현상 유지에 도전하는 작업을 하다 보면 "실제로" 어떻게 작동할 것인지에 대한 많은 질문을 받습니다. 이 DATAVERSITY® 시리즈를 통해 이러한 질문과 답변을 공유하겠습니다. 2019년에 저는 "데이터 거버넌스 방해"라는 책을 썼습니다. 왜냐하면 저는 열악한 데이터 거버넌스 프로그램이 데이터 프로그램이 가능한 한 성공하는 데 방해가 된다고 굳게 믿고 있기 때문입니다.

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“로라에게,

다른 세상 사람들과 마찬가지로 저도 ChatGPT에 열광했습니다. 그런 다음 조사를 시작했고 이것이 데이터 거버넌스 작업에 어떻게 적용될지 걱정했습니다. 나는 이것에 대한 당신의 관점을 좋아할 것입니다. 데이터 거버넌스를 위한 AI가 일반 조직에 미치는 영향은 무엇입니까?

감사합니다,

호기심 많은 아이오와”

안녕하세요.

네 저도 걱정되는 부분이 있습니다. 언젠가 나는 마침내 로봇 Rosy를 갖게 된 흥분 사이에서 동요합니다. 에 Jetsons 만화) 울트론이 지구를 망가뜨리는 공포에 집안일을 하고 있습니다. 인터넷에서 정보를 찾는 데 미치는 영향에 대해 시작하지 마십시오. 그것은 다른 주제입니다. 질문의 핵심 부분은 "평균적인 조직"입니다.

데이터 거버넌스가 사용, 품질, 계보 및 보호에 대한 책임이 있다고 가정하면 AI는 세 가지 모두에 큰 잠재적 영향을 미칠 것입니다(그러나 공정하게 말하면 뉘앙스가 많습니다). 귀하의 조직이 지금 "AI를 수행"하고 있지 않는 한(실제 AI를 의미합니다. 때로는 AI로 판매되는 것이 아니라 무대 뒤에서 작업을 수행하는 많은 사람들입니다) 대답은 매우 다를 것입니다. 그러나 실제 방식으로 "AI를 수행"하지 않는 일반적인 조직의 경우 답은 매우 간단합니다. 바로 지켜보고 준비하는 것입니다.  

의심할 여지 없이 AI는 전 세계 모든 조직에 영향을 미칠 것입니다. 하지만 내일은 아닙니다. 준비를 위해 지금 할 수 있는 것은 데이터에 대한 의미를 더 잘 이해하는 것입니다. AI와 기계 학습 그것을 실행하려면 많은 양의 데이터가 필요하며 단순한 데이터가 아닙니다. 양질의 데이터입니다(그렇지 않으면 모델에 "잘못된 내용"을 가르치는 것일 뿐입니다). 데이터 거버넌스 작업은 조직이 AI에서의 역할과 씨름하기 시작하면서 점점 더 중요해지고 있습니다. 작업이 가장 먼저 이루어지는 곳은 데이터 거버넌스의 보호 및 품질 측면입니다.

에 대한 큰 질문과 정당한 우려가 있습니다. AI의 윤리. 윤리에 대해 많은 이야기가 나왔고 여기서 뉘앙스를 다루려고 시도함으로써 나 자신을 부끄럽게 만들지 않겠습니다. 정보를 찾는 것은 좋은 시작입니다. "Data Conscience: Algorithmic Siege on our Humanity" 및 "The AI ​​Factor" 또는 유서 깊은 "Algorithms of Oppression"과 같은 책을 읽으십시오. 특히 사람이나 서비스에 직접적인 영향을 미칠 분야에 있는 경우 저자를 따르고 그 의미를 이해하십시오.  

AI를 준비하기 위해 할 수 있는 가장 중요한 일은 데이터 품질 팀을 구성하는 것입니다. 저는 너무 자주 데이터 거버넌스를 개선하려는 조직과 협력하며 데이터 품질 팀과 대화를 요청하면 조직이 없다고 말합니다. AI로 비용이 많이 드는(잠재적으로 비윤리적인) 작업을 신속하게 수행하려면 데이터 품질 팀을 구성하지 마십시오. 그렇지 않으면 이 매우 중요한 데이터 관리 기능이 어두운 그림자에서 벗어나 빛을 쬐어야 할 때입니다.  

걱정하지 마십시오. 올바른 데이터와 도구를 사용하여 이 흥미로운 신기술에 접근할 시간이 있습니다. 그리고 운이 좋으면 Rosy가 나머지를 청소하러 올 것입니다! 

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• 출처: https://www.dataversity.net/dear-laura-how-will-ai-impact-data-governance/