大多数人对人工智能的第一印象很可能来自科幻电影，其中机器人压倒人类。还记得《终结者》这类电影，或者像《机器神罗和时间的歌》这样的小说吗？随着人工智能领域的发展速度，我们见证了虚构与现实之间逐渐缩小的差距。
事实上，我们已经见证了从基于规则的人工智能到最新的生成式人工智能的初级阶段。根据麦肯锡的最新研究，到2030年，人工智能预计将为全球经济增加13万亿美元。随着机器学习的最新进展，人工智能开始展现出与人类智能独特的特征，如问题解决能力、感知能力，甚至创造力和展示社交智能的能力。但是，它能在没有数据的情况下做到这一点吗？让我们探讨一下这个概念。
数据是人工智能战略的核心
虽然人工智能战略包括不同的组成部分，包括基础设施、技术栈、组织变革等，但最重要的是数据战略。一个清晰定义的数据战略是成功实施人工智能的基础。数据往往被称为人工智能的“燃料”，而且有很好的原因。人工智能算法通过数据学习，因此数据的质量、数量和可访问性至关重要。因此，任何人工智能项目的成功与否取决于企业能否在数据生命周期内（从数据采集和存储到数据工程和整合，再到数据分析和工作流开发）能够规模化、有效地访问、处理和分析数据。然而，这也会带来潜在的问题。请继续阅读以了解更多信息。
用于人工智能的数据：5个数据管理问题及其解决方法
虽然人工智能有着巨大的潜力来改变我们的生活，但我们不能忽视与数据规模集成、数据隐私、数据质量、算法偏见和道德考虑相关的严重问题。在我们向前迈进的过程中，我们必须负责地利用数据和人工智能，并制定应对这些障碍的策略。以下是一些考虑的最佳实践。
1. 选择适当的技术栈
最大的挑战之一是从广泛的数据集成和管理工具和平台中选择最合适的解决方案。企业应该考虑因素，如数据类型、问题的复杂性、所需的计算资源、易用性、扩展机会、成本、对人工智能和数据运维等方面的内建支持等等。
2. 解决人工智能偏见
我们中的许多人可能认为人工智能比人类更客观，我们可能会隐含地相信它的决策和生成的内容。但归根结底，这些决策和内容主要是由训练数据集和从反馈循环中学到的知识驱动的。
导致数据偏见的另一个因素是数据的完整性水平。您如何处理来自光谱两端的数据集、孤儿数据以及异常值，将决定您的数据质量的一致性程度。为了减轻这个问题，企业应该使用不同的数据集，为不同的利益相关者定期进行审核和测试，并发现和解决人工智能算法中的偏见。
3. 缓解数据隐私风险
随着人工智能解决方案的发展，它们使用个人信息的能力也在提高。为了提供更具内容和个性化的体验，人工智能算法会分析大量的个人和敏感数据，这可能导致隐私和安全方面的担忧。在开发人工智能解决方案时，企业必须尽量减少收集和共享个人信息。在必要时，应该提供寻求最终用户同意的措施，或者更多地授权他们决定哪些数据可以被利用。还应制定强有力的数据隐私和安全措施，以保护敏感信息。
4. 保持人工智能的透明度
不同人工智能系统的性能和准确性很大程度上取决于训练数据集。然而，收集、存储和管理这些数据引发了有关隐私和安全的担忧。企业必须确保用户数据的保护，并公开透明地说明其使用方式。顾客和利益相关者应该得到通知，并公开地了解人工智能决策及其影响。确保对数据来源的可见性，并进行影响分析，以遵守潜在的人工智能法规和审计。透明度是“可解释的人工智能”的重要组成部分，有助于赢得最终用户的信任。
5. 不断将数据集与业务结果相关联
最后，企业需要持续监控和评估AI解决方案，以确保其符合业务目标和道德标准。企业需要致力于改善数据质量和基于学习的机器学习技术。在初期阶段/周期中，经过人类的评估或批准后，将这些学习应用于任何AI解决方案，以发挥最大的效益。
让我们回顾一下处理上述问题时需要考虑的构建模块。
3. 在构建AI策略时需要考虑的数据组成部分
根据我们与各个行业的全球组织在数据管理领域合作的经验，我们意识到可扩展、高质量、良好治理的数据是有影响力的AI的基石。以下是我们认为企业应当考虑的强有力的数据策略的关键组成部分：
1. 数据整合
AI解决方案通常需要来自多个源头的数据，如内部数据库、外部API或第三方数据集。为了使AI模型取得成功，您需要强大的数据整合和可互操作性框架，以确保以结构化和一致的方式收集数据。该工具需要能够处理批处理或实时的不一致数据结构，如半结构化和非结构化数据。这可能涉及数据管道、抽取、加载、转换（ELT）或抽取、转换、加载（ETL）流程。AI透明度的重要组成部分是对数据谱系的可见性-数据来自何处，如何转换，以及数据去向。正确的数据整合策略不仅建立了您的技术堆栈，还确保您可以访问任何数据，即使目标、要求、技术、应用、框架等发生变化。
为了使数据科学家和分析师更加方便，选择一个与您的AI模型无缝同步并可以在没有太多技术干预的情况下提供数据的整合解决方案。在数据或模式发生变化时，您的工具应能够自动跟踪变化并相应地整合数据。
2. 数据质量
数据质量对于生成准确可靠的AI洞察至关重要。任何AI系统的基础都与训练数据一样好。如果数据质量不合格，将会导致不一致和不可靠的AI决策。这就是为什么必须对训练数据进行清理和标准化，以消除错误、不一致性和重复记录。企业必须确保训练数据准确、完整、多样、相关，并代表着他们试图解决的现实世界问题。有时，考虑到缺乏高质量数据，您还可以利用AI进行合成数据生成。
为了保持对业务结果和无偏AI结果的真实性，确保数据质量非常重要。
3. 数据治理
数据治理是指确保数据可用性、完整性和安全性的框架和流程。建立清晰的数据治理政策和流程对于保持数据的可靠性和可信度，并确保符合GDPR、HIPAA等法规至关重要。这可能包括定义数据所有权、访问控制、分类、谱系或保留政策。为了减轻数据隐私风险，建立治理框架并在人员、流程和系统之间进行组织对齐至关重要。
解决数据问题，掌握AI
数据将帮助您洞悉AI世界的虚与实。但是，要构建坚实的数据基础，您需要一个多功能和灵活的数据整合和管理平台，确保您的AI项目可以访问任何数据，无论其来源、类型、容量、速度和格式如何。不要将数据治理视为事后考虑。如果您能信任并确保数据的安全性，您更有可能快速并自信地扩展基于AI的项目。企业应当专注于正确的数据和AI策略，以实现其业务目标。凭借正确的方法和最好的解决方案支持，AI有望带来空前的创新和进步。