In der heutigen AI-Ära bleibt das alte Informatik-Motto “Garbage in, garbage out” so relevant wie nie zuvor. Die Verwendung von Daten, die “ML-Modell bereit” sind, macht den Unterschied zwischen effektiver und ineffektiver KI-Implementierung aus. Ingenieure sehen sich beim Training effektiver Machine Learning-Modelle zunehmend mit unordentlichen Daten konfrontiert, was eine Herausforderung für diejenigen darstellt, die diese Datensätze für KI-Werkzeuge sinnvoll ordnen sollen. Der Principal Enterprise Architect für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen bei der BT Group, Melvyn White, betont die Bedeutung von strukturierten und homogenen Datenquellen, um AI-Projekte effektiv umzusetzen.
Das Hauptproblem beim Umgang mit unstrukturierten und heterogenen Datenquellen liegt darin, dass ML-Modelle stark von den trainierten Daten abhängen. Um zu vermeiden, dass ein Modell durch unzuverlässige Informationen falsche Vorhersagen trifft, ist es entscheidend, die Herkunft der Daten zu verstehen. Ingenieure sollten ein dediziertes Datenabstammungs- und Datenänderungsfunktion einführen, um gegen “schlechte Daten” anzukämpfen und die Effizienz von ML-Modellen zu gewährleisten. Durch semantisches Modellieren können Organisationen die Qualität ihrer Daten verbessern und sicherstellen, dass diese effizient verarbeitet werden, was zu einer verbesserten Leistung der ML-Modelle führt.
Ethik spielt eine entscheidende Rolle bei der Implementierung von KI-Systemen, wird aber oft vernachlässigt. Unternehmen sollten sicherstellen, dass während des Implementierungsprozesses immer ein Mensch in den Prozess eingebunden ist, um ethische und voreingenommene Daten zu identifizieren und anzugehen. Durch die Berücksichtigung von Ethik und durch die Verwendung von Datenabstammungs- und semantischen Beschreibungen können Unternehmen die Einhaltung von Datenschutz- und Managementrichtlinien unterstützen und so ethische Probleme bei der KI-Implementierung vermeiden.
Es ist entscheidend, dass Unternehmen bei der Implementierung von KI-Technologien die Effektivität des Trainings ihrer ML-Modelle sicherstellen und Ethik bei jeder Entscheidung berücksichtigen. Ohne ethische Überlegung und sorgfältige Datenverarbeitungspraktiken riskieren Unternehmen die Schaffung ineffektiver und unethischer ML-Modelle, die zu einer unzureichenden KI-Implementierung führen können.