Generatieve AI-modellen zijn slechts de top van een veel grotere data-ijsberg. De drijvende kracht achter deze innovaties is de enorme hoeveelheid zorgvuldig gecureerde trainingsdata. Zonder deze datasets zouden geavanceerde taalmodellen nooit in staat zijn geweest human-like teksten te genereren of chatbots te voeden met natuurlijk conversatievermogen. Investeren in solide data-operaties is dan ook cruciaal voor organisaties om het potentieel van generatieve AI veilig te benutten. Dit stelt organisaties in staat krachtige AI-modellen te ontwikkelen die taken kunnen automatiseren, AI-skills verbeteren en nieuwe verdienmodellen creëren. Om dit kracht bij te zetten, moet echter een aantal randvoorwaarden worden ingevuld.
Behandel data als een product
Het is cruciaal data te beschouwen als product en niet als een ‘neveneffect’ van bedrijfsactiviteiten. Dat betekent dat je processen moet toepassen die vergelijkbaar zijn met processen die voor producten worden ingezet, zoals het instellen van versiebeheerprotocollen, speciale resources en duidelijke governancestructuren. Het ontwikkelen van feature roadmaps voor data maakt het daarnaast mogelijk de evolutie van gegevens af te stemmen op de bedrijfsstrategie, zodat data relevant en waardevol blijven.
Vergroot de diversiteit van datasets
Een goede diversiteit van datasets staat aan de basis van verantwoorde AI-systemen die bias tegengaan. Dit kan door de toepassing van Foundation Models die zijn gebaseerd op diverse datasets en die proactief datasets samenstellen die een breed scala aan demografische achtergronden en ervaringen omvatten. Zeker als AI zich richt op een breed publiek – zoals de inzet van chatbots door klantenservices – is diversiteit in de dataset cruciaal.
Daarnaast zijn diverse datasets nodig om te voldoen aan ethische richtlijnen en wettelijke vereisten. Om diverse datasets op te bouwen, moet je rekening houden met demografische, taalkundige, contextuele, (gedrags)inhoudelijke verschillen, om te zorgen dat je een breed publiek effectief en gelijkwaardig van dienst kunt zijn. Zo’n proactieve benadering helpt algoritmische misinterpretaties te beperken en zorgt dat AI-systemen een geloofwaardige afspiegeling vormen van de diversiteit van gebruikersgroepen.
Zorg voor een effectief databeheer
Een effectieve vorm van data-governance omvat het stroomlijnen van datatoegangsprotocollen met selfservicemogelijkheden, het automatiseren van toezicht en controles en het bieden van duidelijke richtlijnen. Het doel is data toegankelijk te maken met behoud van een goede beveiliging, privacy en een strikte naleving van regelgeving.
Maak documentatie toegankelijk
Uitgebreide en toegankelijke documentatie is cruciaal voor de verantwoorde implementatie van AI-modellen. Zulke documentatie moet stakeholders in staat stellen belangrijke informatie op een beknopte en relevante manier te behandelen. Voor generatieve AI betekent dit duidelijke annotatierichtlijnen die de reikwijdte, kenmerken en beperkingen van trainingsdata codificeren. Daarnaast zorgt transparante documentatie van data sourcing voor een beter begrip van de kenmerken van data en mogelijke vertekeningen. Modelkaarten die beoogde gebruikssituaties, prestatiebenchmarks en de beperkingen van een AI-systeem schetsen, kunnen misbruik voorkomen.
Zet in op een goede datakwaliteit
Generatieve AI en krachtige taalmodellen zijn afhankelijk van de kwaliteit van trainingsdata; mogelijke inconsistenties kunnen de prestaties en output negatief beïnvloeden. Een goede datakwaliteit kan worden verzekerd door de implementatie van processen gericht op datavalidatie om anomalieën en afwijkingen automatisch te detecteren. Daarnaast dient aandacht te worden besteed aan menselijke controleprocessen om foutieve nuances te identificeren die anders aan de aandacht kunnen ontsnappen. Verder is een voortdurende monitoring van groot belang om mogelijk bias en onjuiste profilering uit processen te filteren.
Waarborg privacy
Organisaties moeten procedures implementeren om te kunnen voldoen aan privacyregelgeving, zoals GDPR, CCPA en HIPAA. Dit omvat uitgebreide de-identificatie en anonimisering van persoonlijke of vertrouwelijke data die worden gebruikt voor de training van modellen. Strikte toegangscontroles, versleuteling en continue monitoring zijn hiervoor een voorwaarde.