كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة باستخدام حل نسيج البيانات المناسب

تعتمد المؤسسات بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لمساعدة البشر في اتخاذ القرار. إنها الطريقة التي تعمل بها المؤسسات الكبرى على تحسين تفاعلاتها مع العملاء وتسريع وقت طرح السلع والخدمات في السوق. ولكن يجب أن تثق هذه المؤسسات في نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الخاصة بها قبل تفعيلها واستخدامها في العمليات التجارية الحيوية. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة شرطًا أساسيًا لتبني الذكاء الاصطناعي بنجاح في كل المجالات.

في الوقت الحالي، إذا اتخذ نموذج الذكاء الاصطناعي قرارًا متحيزًا وغير عادل يتعلق بصحة البشر أو ثروتهم أو رفاهيتهم، فقد تبرز المؤسسة في الأخبار لأسباب خطأ. وإلى جانب المخاطر الكبيرة التي تلحق بسمعة العلامة التجارية، هناك أيضًا مجموعة متزايدة من القواعد التنظيمية المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم وفي مختلف الصناعات - مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي- والتي يجب على الشركات الالتزام بها.

• الإنصاف: هل يمكنك التأكيد على أن نموذج التعلم الآلي لا يوفر عيبًا منهجيًا لأي مجموعة فردية من الأشخاص على حساب مجموعة أخرى، بناءً على عوامل مثل الجنس أو التوجه أو العمر أو العرق؟
  
  
  
• القدرة على التفسير: هل يمكنك توضيح سبب اتخاذ النموذج لقرار معين؟ على سبيل المثال، إذا تقدم شخص ما بطلب للحصول على قرض، فيجب أن يكون البنك قادرًا على شرح سبب رفض طلب هذا الشخص أو الموافقة عليه بشكل واضح.
  
  
• الخصوصية: هل تم وضع القواعد والسياسات الصحيحة لتمكين الأشخاص المختلفين من الوصول إلى البيانات في مراحل مختلفة من دورة حياة الذكاء الاصطناعي؟
• الثبات والاستقرار: هل يتصرف النموذج بشكل ثابت مع تغير الظروف؟ هل هو قابل للتوسع؟ كيف تفسر أنماط البيانات المجرفة؟
  
  
• الشفافية: هل لديك كل الحقائق ذات الصلة باستخدام النموذج؟ هل يتم التقاطها خلال مراحل مختلفة من دورة الحياة ومتاحة بسهولة (تشبه إلى حد كبير ملصق التغذية)؟

قبل أن تتمكن من الوثوق بنماذج الذكاء الاصطناعي ورؤاه، يجب أن تكون قادرًا على الوثوق بالبيانات المستخدمة. سيعمل حل نسيج البيانات المناسب بشكل طبيعي على دعم هذه الركائز ومساعدتك على بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الجديرة بالثقة.

ضع في اعتبارك هذه الخطوات الثلاث الحاسمة في دورة حياة بناء نموذج الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي التالي أو تحسين نموذج حالي:

أولًا وقبل كل شيء: أنت بحاجة إلى الوصول إلى جميع البيانات ذات الصلة والاطلاع على تفاصيلها.

تشير الأبحاث إلى أن ما يصل إلى 68% من البيانات لا تخضع للتحليل في معظم المؤسسات. لكن تنفيذات الذكاء الاصطناعي الناجحة تتطلب الاتصال ببيانات عالية الجودة ودقيقة وجاهزة للاستهلاك الذاتي من قبل الأطراف المعنية المناسبة. ومن دون القدرة على تجميع البيانات من مصادر داخلية وخارجية مختلفة (محلية أو سحابية عامة أو خاصة)، سيكون لديك نموذج ذكاء اصطناعي أقل جودة، وذلك ببساطة لأنك لا تملك كل المعلومات التي تحتاج إليها.

ثانيًا، يجب عليك التأكد من إمكانية الوثوق بالبيانات نفسها. هناك عاملان في مجموعة البيانات الموثوق بها:

1. هل لديك القواعد والسياسات الصحيحة لمن يمكنه الوصول إلى البيانات واستخدامها؟
2. هل تفهم التحيز الموجود في البيانات، وهل لديك الحواجز الصحيحة لاستخدام تلك البيانات لبناء النماذج وتدريبها؟

وفقًا لشركة Gartner، فإن 53% من مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عالقة في مراحل ما قبل الإنتاج. يمكنك تشغيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال النظر إلى جميع مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي. تساعد أدوات علوم البيانات المؤتمتة والمتكاملة على بناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها. ويساعد هذا النهج على ضمان الشفافية والمساءلة في كل مرحلة من مراحل دورة حياة النموذج. ولكن للقيام بذلك، تحتاج أيضًا إلى ضمان حواجز الحماية من أجل الإنصاف والثبات والاستقرار وجمع الحقائق والمزيد.

في كثير من الأحيان لا يشعر علماء البيانات بالسعادة الغامرة إزاء احتمالية إنشاء كل الوثائق اللازمة لتلبية المعايير الأخلاقية والتنظيمية. وهنا يأتي دور التكنولوجيا مثل IBM FactSheets للمساعدة على تقليل العمل اليدوي اللازم لالتقاط البيانات الوصفية والحقائق الأخرى للنموذج عبر مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي. وباستخدام حلول حوكمة الذكاء الاصطناعي، يستطيع عالم البيانات الذي يستخدم مكتبات Python والأطر القياسية الحصول على حقائق حول بناء النموذج والتدريب يتم جمعها تلقائيًا.

وبالمثل، يمكن جمع الحقائق أثناء وجود النموذج في مراحل الاختبار والتحقق من الصحة. يتم دمج كل هذه المعلومات في سير العمل الشامل لضمان تلبية الفريق للمعايير الأخلاقية والتنظيمية.

في معظم المؤسسات، هناك عدد من أدوات علم البيانات، مما يجعل من الصعب الحوكمة وإدارة المعلومات، ناهيك عن الالتزام بلوائح الأمن والامتثال والحوكمة الصارمة بشكل متزايد. يمكنك استخدام حوكمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع لإدارة العمليات المتسقة والقابلة للتكرار والمصممة لزيادة شفافية النموذج وضمان إمكانية التتبع والمساءلة. يمكنك تحسين التعاون، ومقارنة تنبؤات النموذج، وقياس مخاطر النموذج وتحسين أداء النموذج، وتحديد التحيز والتخفيف من حدته، وتقليل المخاطر مثل الانجراف، وتقليل الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.

وفي نهاية المطاف، فإن إدارة البيانات وتوفير إمكانية الوصول للمستخدمين إلى البيانات الصحيحة في الوقت المناسب هي جوهر الذكاء الاصطناعي وحوكمة الذكاء الاصطناعي الناجحة. تساعدك بنية نسيج البيانات على تحقيق ذلك من خلال تقليل تعقيدات التكامل وتبسيط الوصول إلى البيانات في كل قطاعات المؤسسة لتسهيل استهلاك بيانات الخدمة الذاتية.

باستخدام IBM Cloud Pak ® for Data، يمكنك إنشاء سير عمل رسمي يسمح لفرق مختلفة بالتفاعل مع نموذجك في مراحل مختلفة. لا يتعلق الأمر فقط بمنح فرق علم البيانات حق الوصول المناسب. يحتاج فريق إدارة المخاطر النموذجي وفريق عمليات تكنولوجيا المعلومات وموظفو خطوط العمل أيضًا إلى الوصول المناسب.

يمكنك أيضًا التعامل مع مجموعات بيانات ومصادر مختلفة، بدءًا من بيانات التدريب ووصولًا إلى بيانات الحمولة والبيانات الأساسية، مع توفير المستويات المناسبة من الخصوصية والحوكمة حولها. والأمر الأكثر أهمية هو أنه يمكنك أتمتة عملية التقاط البيانات الوصفية من كل مجموعة بيانات ونموذج والاحتفاظ بها في كتالوج مركزي. وباستخدام IBM Cloud Pak for Data، يمكنك القيام بذلك على نطاق واسع مع الاتساق وتطبيقه على النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام أدوات المصدر المفتوح أو أدوات الجهات الخارجية.

تتجلى الميزة المحتملة للذكاء الاصطناعي في اتجاهات استراتيجية قادة الصناعة. وفقًا لدراسة 2025 CEO Study الصادرة عن معهد IBM لقيمة الأعمال (IBV)، يقول 68% من الرؤساء التنفيذيين إن الذكاء الاصطناعي يغير جوانب أعمالهم الأساسية، ويقول 61% إن الميزة التنافسية تعتمد على من يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي الأكثر تقدمًا. ولكن من أجل تعزيز الثقة مع العملاء، من الضروري وضع الضوابط المناسبة عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي، خاصةً عند استخدام الذكاء الاصطناعي في المواقف الحساسة.