Resumo
While AI is powering exciting breakthroughs, ensuring AI systems are ethical, reliable, and compliant poses a challenge. AI data governance is a framework of policies, processes, and practices designed to ensure that the data used for AI models is accurate, secure, ethical, and compliant with regulatory requirements.
Já ouviu a frase “lixo entrando, lixo saindo”? É exatamente assim que a AI funciona em termos de dados usados para treiná-la. Se dados ruins (ou seja, imprecisos ou incompletos) entrarem, a AI ruim sairá. Se dados bons (ou seja, precisos e completos) entrarem, uma boa AI será lançada. Por inteligência AI “boa”, queremos dizer justo e preciso.
O problema é a complexidade e a quantidade de dados usados para treinar modelos de AI e aprendizado de máquina. É muito para gerenciar. Daí a necessidade de governança de dados de AI, que é basicamente as maneiras, ou seja, políticas e processos, as organizações garantem que os dados que alimentam em seus modelos de AI sejam seguros, precisos, relevantes e completos.
Uma boa governança de dados de AI melhora o desempenho do modelo, aumenta a confiabilidade, cria confiança e leva a resultados éticos de AI que não são tendenciosos de forma alguma. Todas as grandes vitórias, certo?
Continue lendo para explorar todos os elementos essenciais da governança de dados de AI para dados de treinamento, incluindo:
- Os principais princípios e objetivos da governança de dados de AI para dados de treinamento
- Desafios comuns na governança de dados de AI
- Práticas recomendadas para estabelecer estruturas eficazes de governança de dados de AI
Principais componentes da governança de dados de AI
Provavelmente não é difícil imaginar o que compreende governança de dados, mas definir e explorar esses termos pode ser útil.
Há uma “qualidade de dados” geral, é claro. Isso pode ser muito subjetivo, mas se resume essencialmente à consistência, integridade e correção dos dados, o que significa a eliminação de erros, duplicatas e informações irrelevantes. A qualidade também envolve dados inadequados. Por exemplo, isso já faz um tempo, mas em 2016 o chatbot de AI da Microsoft, Tay, se transformou em um desastre de relações públicas quando começou a cuspir respostas racistas. Por quê? Porque ela aprendeu seus valores e linguagem no Twitter.
Uma boa governança de dados também prioriza a conformidade com regulamentos de privacidade, como GDPR ou CCPA. A auditoria está aqui para garantir a anonimização e minimização de dados, o consentimento do usuário e a transparência sobre o uso de dados. As multas do GDPR podem ter caído, mas isso não significa que as organizações ainda não devam estar atentas.
A segurança é outro aspecto importante da governança de dados de AI. Proteger dados de treinamento confidenciais e proprietários contra acesso ou violações não autorizados envolve a implementação de mecanismos robustos de criptografia e controle de acesso e monitoramento de vulnerabilidades e uso não autorizado de dados. As empresas também precisam garantir armazenamento e transmissão seguros de conjuntos de dados de treinamento.
Desafios da governança de dados de AI
Certas coisas comuns tendem a tornar a governança de dados de AI desafiadora.
Todos já ouvimos falar de “silos de dados”, por exemplo. Os silos de dados dificultam o gerenciamento coeso dos dados de treinamento de AI, levando a inconsistências e ineficiências. O que pode ajudar com silos de dados? Implementação de repositórios de dados centralizados ou arquiteturas de data lake para consolidar conjuntos de dados. Você também pode usar ferramentas e plataformas de integração de dados para simplificar o acesso e garantir consistência.
A falta de padronização é outro problema. Diferentes fontes e formatos de dados podem dificultar o gerenciamento e a governança com eficácia, reduzindo a interoperabilidade e complicando os fluxos de trabalho de pré-processamento e treinamento. Às vezes, é difícil saber de onde seus dados estão vindo. Padronizar formatos, rótulos e metadados pode ajudar muito a facilitar isso. Você também pode desenvolver práticas robustas de documentação e manter uma trilha de auditoria clara para todos os processos de dados. Use ferramentas que rastreiam a linhagem, as transformações e o uso de dados durante todo o ciclo de vida da AI.
Além disso, a grande quantidade e a variedade de dados de treinamento necessários para modelos de AI e ML podem ser surpreendentes. Dados não estruturados, por exemplo, (por exemplo, texto, imagens, vídeo) apresentam seu próprio conjunto de problemas para armazenamento e análise. Investir em infraestrutura escalável, como plataformas baseadas em nuvem e armazenamento de dados em camadas, pode ajudar com isso.
Conclusão
Lembre-se: entrada de lixo, saída de lixo. Garantir que você não esteja alimentando o lixo dos modelos de AI é um esforço de toda a empresa que exige colaboração cruzada massiva. Esse tipo de informação é desnecessário, mas sua empresa deve ter políticas abrangentes que abranjam coleta, armazenamento, uso e retenção de dados.
Uma grande parte de todas as opções acima é ter a infraestrutura de dados certa para dar suporte às suas iniciativas de AI. A plataforma da Pure Storage ajuda as organizações a maximizar o desempenho e a eficiência, unificar seus dados, simplificar o gerenciamento do armazenamento de dados e resolver a imprevisibilidade do crescimento da AI. O FlashBlade® da Pure Storage® é uma solução de armazenamento certificada para NVIDIA DGX SuperPOD, e a Pure Storage foi uma das primeiras fornecedoras de armazenamento corporativo a trabalhar com a NVIDIA em soluções de infraestrutura pronta para inteligência artificial certificadas que expandem e aceleram a adoção da AI.
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