我們已經開始習慣人工智能的存在，也可以看到人工智能對世界的影響是如何隨著生成式人工智能(GenAI)的火爆而增長的。人工智能多年來一直被用來幫助企業“猜你喜歡”，希望加快分析并做出更好、更快、更智能決策的企業越來越多。但如果人工智能在不知不覺中做出了糟糕的決定呢?

當人工智能推薦一本你不感興趣的書或一種你討厭的蔬菜時，這并不是什么大不了的事。但是，當涉及到投資者的財務指導或特色產品的新功能時，不正確的分析可能會導致一個糟糕的決定，影響企業的業績或聲譽，使用戶或企業都面臨風險或傷害。

這就提出了一個問題：我們真的能相信人工智能做出重要決策嗎?尤其是，隨著更復雜的深度學習(DL)和GenAI模型被訓練和部署用于日常使用。

答案在于理解數據和數據質量在機器學習生命周期中的關鍵作用。

數據質量的影響

當談到可信任人工智能時，用于推動其決策的數據質量具有巨大意義。有缺陷的數據，無論是不完整的、不正確的還是有偏見的，都會扭曲人工智能預測的準確性。在人工智能系統中依賴不可靠數據的后果可能會變得災難性。

想象一下，你是一個尋求財務指導的投資者，求助于一個人工智能平臺來幫助你做出投資決策。這種人工智能依賴于歷史財務數據來分析市場趨勢，識別潛在機會，并提供建議。然而，如果人工智能使用的數據不完整或有偏見，也許是因為它從未完全集成到系統中，那么它提供的指導可能會有缺陷，導致你走上錯誤的投資道路。

比如，人工智能只能從有限的來源獲取財務數據，而忽略了某些部門或地理區域的關鍵信息。因此，人工智能的分析可能會忽視重大的市場變化或新興趨勢，使你無法利用有利可圖的投資機會。

此外，有偏見的數據對人工智能決策過程的不利影響。偏見可能滲透到數據收集方法中，或者是數據本身固有的，導致見解和建議出現偏差。例如，如果人工智能系統使用的財務數據主要代表特定的人口統計數據，或者未能考慮到各種經濟因素，那么由此產生的投資建議可能無法反映更廣泛市場的現實。

僅僅依賴基于不完整或有偏見的數據的預測可能會導致誤導性的投資決策，對財務成功產生不利影響，阻礙業務增長。當我們認識到人工智能系統在訓練和部署人工智能模型時所做的決策只能與可用數據一樣可靠時，數據質量的重要性就變得顯而易見了。“垃圾進，垃圾出”是永恒的經典。

正如堅實的基礎對建筑的結構完整性至關重要一樣，可靠和高質量的數據構成了值得信賴的人工智能運行的基石。正如受損的建筑材料或薄弱的基礎會危及結構的穩定性和安全一樣，有缺陷的數據也會破壞人工智能決策的準確性和可靠性。

為了減輕這些風險，組織必須優先考慮數據收集過程，以確保完整性、準確性和無偏見。他們應該努力收集多樣化和全面的數據集，這些數據集涵蓋了各個部門、人口統計和地理區域。采用數據驗證技術，如交叉引用多個來源和采用數據清理算法，可以幫助識別和糾正錯誤，確保更準確地表示現實。

穩健模型的重要性

對數據質量同樣至關重要的是用于使用數據進行預測見解的模型。人工智能驅動決策的可靠性在很大程度上取決于這些模型的穩健性、準確性和透明度，以及使用正確的數據和數據集來構建它們。

讓我們想象一下人工智能在醫療保健行業中被用來幫助醫生診斷疾病。該人工智能模型采用復雜的神經網絡來分析患者癥狀并提供診斷建議。雖然神經網絡在識別疾病方面可能表現出很高的準確性，但它在解釋如何得出結論方面缺乏透明度。

如果你是一名醫生，使用這一預測來幫助診斷患者，你將能夠得到快速診斷，但不了解導致這一結論的因素。在沒有透明度的情況下，盲目信任人工智能變得風險巨大，因為它可能會忽視關鍵癥狀或無法考慮重要的醫療考慮。這些挑戰在高度監管的行業中很常見，在這些行業中，信任和透明度是必不可少的。

另一方面，如果醫療AI工具使用了決策樹算法模型。決策樹以其可解釋性而聞名，因為它們提供了決策過程的逐步分解。在這種情況下，當人工智能系統推薦診斷時，你可以很容易地追蹤決策的路徑，了解哪些癥狀和因素導致了這個結論。這種透明度使醫生能夠對人工智能的建議做出更明智的判斷。

再舉一個例子，想象一下你面前有兩個復雜的謎題;一個有明確的指示和透明的步驟，而另一個缺乏任何指導或解釋。在第一個謎題中，你可以很容易地理解邏輯進展，使你能夠有效地解決它。然而，第二個難題會讓你感到困惑和不確定，很難相信自己的決定，也很難確定自己是否找到了正確的解決方案。猜測、假設和試錯成為決策過程的一部分。穩健透明的模型使用戶能夠更好地理解人工智能的決策過程，從而對其建議灌輸更大的信心。

語義層的作用

語義層在創建一個通用數據層以提高人工智能決策的可信度方面發揮著至關重要的作用。它解決了數據定義不一致和缺乏上下文的挑戰，正如我們在上面的例子中看到的那樣，這可能會極大地破壞人工智能的利用價值和可信度。通過建立一個單一的真相來源，語義層可以確保所有人工智能應用程序都在一個公共數據源中工作，該數據源可以查看數據經過的每一步的轉換。

當一個組織中的不同團隊或個人使用不同的測量單位或對數據有不同的解釋時，可能會阻礙合作并導致相互矛盾的結論。語義層通過提供共享的理解來幫助克服這個問題。它捕捉數據中的關系、概念和上下文，從而實現一致的解釋和分析。通過對整個組織的數據有一個共同的理解，可以得出更值得信賴的結論，因為它們基于相同的可靠信息來源。

語義層有助于確保數據得到準確理解、解釋和一致使用，培養人們對人工智能系統見解的信任。

在人工智能中建立信任

真正的問題是：我們如何確保人工智能系統做出值得信賴的決策?

為了提高對人工智能的信任，組織必須優先開發和利用具有穩健性、準確性和透明度的模型。這需要使用可解釋人工智能等技術，使模型的內部工作變得可理解和可解釋。此外，組織可以采用模型評估方法，利用敏感性分析或性能指標等技術來評估模型的可靠性和有效性。通過創建語義數據層，人工智能決策可以變得更加可靠、透明和知情，因為有了共同的來源。如果沒有這些舉措，人工智能將永遠不會被視為可靠和值得信賴的決策伙伴。

除了仔細審查外，提出正確的問題對于建立與人工智能的信任至關重要。通過向任何人工智能提出相關詢問，我們可以確定其在代表我們做出關鍵決策時的可靠性。

以下是一些需要考慮的重要問題：

哪些數據被用來訓練和指導人工智能?它是否完整、準確、公正?

如何構建用于數據分析的模型?它們是否準確、穩健和透明?

作為反饋回路的一部分，人工智能的決策與人類專家的決策相比如何?

只有確保數據完整、準確、公正，并利用準確、穩健和透明的模型，我們才能真正開始相信人工智能會做出正確的決策。值得信賴的人工智能可以成為進步的催化劑，但前提是我們必須采取必要的行動來幫助它發展。生成式人工智能只會放大這一挑戰，這就是為什么堅實的數據基礎現在比以往任何時候都至關重要。