Merhaba! Ben Mark Horseman ve hoş geldiniz Havalı Çocuk Köşesi. Bu, DATAVERSITY'li bir veri savunucusu olarak karşılaştığım insanları ve fikirleri sizinle paylaşmak için yaptığım aylık check-in'im. (Geçen ayın sütununu okuyun okuyun.) Bu ay Veri Yönetişimi ile yapay zeka (AI) arasındaki etkileşimden bahsediyoruz. Kuruluşlarımız ChatGPT ve diğerleri gibi yapay zeka çözümlerini benimsemek için acele ederken nelere dikkat etmemiz gerekiyor? Faydaları nelerdir? Riskler nelerdir? Ve sonuçta ne olacağını göreceğiz. Havalı söylüyorlar. 

Yapay zeka (AI) on yıllardır ortalıkta. Sadece ortaya çıkmadı. Ancak yaptığı şey, teknolojinin yaptığını nadiren gördüğümüz bir şekilde kültürel ruhun içine atlamak oldu. Bu değişiklik nasıl oldu? Bilgisayar teknolojisinin ilk günlerinde yapay zeka uzmanlarının teorileştirdiği pek çok yöntem ve teori, bilgi işlem gücünün, bu ilk vizyonerlerin ortaya koyduğu algoritmalar üzerinde yürütülmeye hazır hale gelmesiyle gerçeğe dönüştü. 

Yukarıda bahsedilen bilgi işlem gücü, ChatGPT ve diğerleri gibi popüler yapay zeka araçlarının oluşturulmasını mümkün kıldı. Bu araçlar artık Veri Yönetişimi ile ilgili soruları gündeme getiriyor. Veri Yönetişimi ekibiniz uyumluluk, risk ve sonuçta verilerin üretimi, kullanımı ve tanımıyla ilgilenir. İçerik üretmek veya düzenlemek için yapay zekayı, özellikle de büyük bir dil modelini (LLM) kullanırken, Veri Yönetişimiyle ilgili birçok önemli zorlukla karşılaşılır. 

• Gizlilik: Modele koyduğunuz veriler bazen gelecekteki eğitimler için kullanılabilir; bu da diğer kullanıcıların ürettiği sonuçlarda kullanılabileceği anlamına gelir. Geçen yıl, bir LLM'nin ihlali öyle ki sızıntıya konuşma verileri de dahil oldu. Gizli veriler kullanılıyorsa bu oldukça olumsuz olabilir. 
• Doğruluk: Doğru olmayan sonuçlar oluşturan bir Yüksek Lisans terimine denir. sanrı. Kullanılan modele bağlı olarak halüsinasyonlar sonuçların %40 kadar yaygın olabilir. Bu, kalite sorunlarını önlemek için kullanıcıların bazı kullanım yönergelerini gerektirir. 
• Uyum: Kullanıcıların katılmak istediği etkinlik türlerine bağlı olarak ChatGPT kullanımı, GDPR, CCPA, HIPPA ve PCI verileri de dahil olmak üzere çeşitli yasal kontrollerle ters düşebilir. Bu elbette kullanım durumuna göre değişir ancak olasılık alanının dışında değildir. Kullanıcıların, aracı korkusuzca kullanabilmeleri için yine Veri Yönetişim ekibinin yapay zeka kullanımına ilişkin kılavuzlara ihtiyacı olacak.  
• Etik: Son zamanlarda haberlerde, yapay zekanın eğitim verileri nedeniyle doğası gereği önyargılı olduğuna dair birçok hikaye yer alıyor. İster yapay zekanın hikayesi olsun MIT öğrencisini aklamak daha profesyonel görünmesini sağlamak ya da yüz tanıma araçlarının yalnızca beyaz ırktan kullanıcılarda iyi çalışmasını sağlamak, çünkü eğitim verileri çok fazla çeşitliliğe sahip değildi. Etik, herhangi bir yapay zeka çözümünü kullanırken her adımda dikkate almamız gereken bir şeydir. Bir algoritmanın ahlaki veya etik olma özelliği yoktur; herhangi bir modelin işleyişinde devreye girip adaleti sağlamak insanlara kalmıştır. 
• Geleceğe Yönelik: Yapay zekanın kullanımını özel olarak düzenlemek isteyen çok sayıda yasama organı var; ister bir LLM olsun, ister bir öneri motorunu çalıştıran bir makine öğrenimi algoritması olsun. Bir kuruluşun, bir algoritmanın öğrenme verilerine dayalı olarak nasıl seçim yaptığını açıklayabilmesini gerektiren bir yasa tasarısının sürdürülmesi, bazı kuruluşlar için potansiyel olarak oldukça külfetli olabilir. Söz konusu algoritmaların tamamen kara kutu olması durumunda bu durum, bu araçların gelecekte kullanılmasını makul ölçüde uygulanabilir kılmayabilir. Potansiyel mevzuata bir örnek: AIDA Kanada'dan çıkıyor. 
• Gölge Yapay Zekası: Kuruluşlar, yukarıdaki gizlilik, doğruluk, uyumluluk ve etik kaygılarını sağlamak için çalışanların yapay zeka araçlarını politika, prosedür veya kılavuz desteği olmadan masalarının yanında kullanmasıyla mücadele ediyor. Abhishek Gupta adlı aydınlatıcı bir eser yazdı “Gölge Yapay Zekanın Ortaya Çıkışına Dikkat Edin” bu sorunlardan bazılarını vurgulamaktadır. Kısacası – bir şeyi yerli yerine oturtun ve onu sosyalleştirin çünkü bu, kuruluşunuzda da olabilir. 

Nelerdir Havalı Veri Yönetişimi ve Yapay Zeka arasındaki etkileşimden mi bahsediyorsunuz? Bu ay bizim havalı çocuk is Sarah Rasmussen, First San Francisco Partners'ın nişan ortağı. Sarah birkaç gün içinde Enterprise Data World'de (EDW) sunum yapacak. "Veri Yönetişimi ve Veri Yönetimi Yeteneği Olgunluğu Yapay Zeka/ML Modellerine Yatırımınızı Nasıl Etkilemeli?" başlıklı konuşması aşağıdakileri kapsayacak: 

• Yaşam döngüsünün parçası olan veya etkileyen en kritik ve yaygın iş, yönetişim, teknoloji ve veriyle ilgili bileşenleri ayrıntılarıyla anlatan bir konu alanı modeli olan, yapısı bozulmuş bir AI/ML modeli sunun. 
• AI/ML modelinin girdi ve çıktılarının anlaşılmasını ve proaktif bir şekilde yönetilmesini sağlamak için bir Veri Yönetişimi işletim modeline olan ihtiyacı gösterin. Bu, düzenleyici risklerin ve itibar risklerinin belirlenmesi ve üstesinden gelinmesi için gerekli zemini hazırlar ve bir bireyin verilerinin etik kullanımının her zaman ön planda olmasını sağlar. 
• Modelin başarısını etkileyen ve model geliştiricilerin şeffaf bir şekilde etkileşimde bulunması gereken, kuruluş içindeki ve dışındaki şaşırtıcı derecede büyük ekosistem paydaşlarını keşfedin. 
• Veri Yönetişimi ve yönetim yeteneklerini AI/ML modellerini destekleyecek şekilde olgunlaştırmaya odaklanmanın neden kurumsal düzeydeki diğer birçok kullanım senaryosuna fayda sağladığını özetleyin. 

Buluşabileceğinizi unutmayın Havalı DATAVERSITY etkinliklerindeki Sarah gibi: 

Biri olmak istiyorum Havalı? Tek yapmanız gereken fikirlerinizi toplulukla paylaşmak! Toplulukta aktif olmak için DATAVERSITY web seminerlerine gelin, etkinliklere katılın ve benzer düşüncelere sahip meslektaşlarınızla ağ kurun. 

Gelecek ay, ana veri yönetimine yönelik artan talebi tartışacağız; neden şimdi her zamankinden daha fazla moda? Bizi izlemeye devam edin!

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/the-cool-kids-corner-the-interplay-between-data-governance-and-ai/