A inteligência artificial gerativa é o assunto do momento no mundo da tecnologia hoje. Quase todas as empresas de tecnologia hoje estão até o pescoço em IA generativa, com o Google focado em melhorar a pesquisa, a Microsoft apostando em ganhos de produtividade empresarial com sua família de copilotos, e startups como Runway AI e Stability AI apostando tudo em vídeo e criação de imagem.
Tornou-se claro que a IA generativa é uma das tecnologias mais poderosas e disruptivas da nossa era, mas deve-se notar que estes sistemas não são nada sem acesso a dados fiáveis, precisos e confiáveis. Os modelos de IA precisam de dados para aprender padrões, executar tarefas em nome dos usuários, encontrar respostas e fazer previsões. Se os dados subjacentes nos quais são treinados forem imprecisos, os modelos começarão a produzir respostas tendenciosas e não confiáveis, minando a confiança em suas capacidades transformacionais.
À medida que a IA generativa se torna rapidamente um elemento presente em nossas vidas, os desenvolvedores precisam priorizar integridade de dados para garantir que esses sistemas sejam confiáveis.
Por que a integridade dos dados é importante?
A integridade dos dados é o que permite aos desenvolvedores de IA evitar as consequências prejudiciais dos preconceitos e alucinações da IA. Ao manter a integridade de seus dados, os desenvolvedores podem ter certeza de que seus modelos de IA são precisos e confiáveis e podem tomar as melhores decisões para seus usuários. O resultado será melhores experiências de usuário, mais receitas e riscos reduzidos. Por outro lado, se dados de má qualidade forem inseridos em modelos de IA, os desenvolvedores terão dificuldade em alcançar qualquer um dos itens acima.
Dados precisos e seguros podem ajudar a agilizar os processos de engenharia de software e levar à criação de ferramentas de IA mais poderosas, mas tornou-se um desafio manter a qualidade dos volumes expansivos de dados necessários aos modelos de IA mais avançados.
Estes desafios devem-se principalmente à forma como os dados são recolhidos, armazenados, movidos e analisados. Ao longo do ciclo de vida dos dados, as informações devem passar por vários pipelines de dados e ser transformadas diversas vezes, e há muito potencial para que sejam mal tratadas ao longo do caminho. Na maioria dos modelos de IA, os dados de treinamento virão de centenas de fontes diferentes, e qualquer uma delas poderá apresentar problemas. Alguns dos desafios incluem discrepâncias nos dados, dados imprecisos, dados corrompidos e vulnerabilidades de segurança.
Somando-se a essas dores de cabeça, pode ser complicado para os desenvolvedores identificar a fonte de seus dados imprecisos ou corrompidos, o que complica os esforços para manter a qualidade dos dados.
Quando dados imprecisos ou não confiáveis são inseridos em uma aplicação de IA, isso prejudica tanto o desempenho quanto a segurança desse sistema, com impactos negativos para os usuários finais e possíveis riscos de conformidade para as empresas.
Dicas para manter a integridade dos dados
Felizmente para os desenvolvedores, eles podem aproveitar uma série de novas ferramentas e tecnologias projetadas para ajudar a garantir a integridade de seus dados de treinamento de IA e reforçar a confiança em seus aplicativos.
Uma das ferramentas mais promissoras nesta área é Espaço e Tempo camada de computação verificável, que fornece vários componentes para a criação de pipelines de dados de próxima geração para aplicativos que combinam IA com blockchain.
O criador do Space and Time, SxT Labs, criou três tecnologias que sustentam sua camada de computação verificável, incluindo um indexador de blockchain, um data warehouse distribuído e um coprocessador de conhecimento zero. Eles se unem para criar uma infraestrutura confiável que permite que aplicativos de IA aproveitem dados de blockchains líderes, como Bitcoin, Ethereum e Polygon. Com o data warehouse da Space and Time, é possível que aplicativos de IA acessem insights de dados de blockchain usando a familiar Linguagem de Consulta Estruturada.
Para proteger esse processo, a Space and Time usa um novo protocolo chamado Proof-of-SQL, que é alimentado por provas criptográficas de conhecimento zero, garantindo que cada consulta ao banco de dados seja computada de forma verificável em dados não adulterados.
Além desses tipos de salvaguardas proativas, os desenvolvedores também podem aproveitar ferramentas de monitoramento de dados, como Splunko que facilita a observação e o rastreamento dos dados para verificar sua qualidade e precisão.
O Splunk permite o monitoramento contínuo de dados, permitindo que os desenvolvedores detectem erros e outros problemas, como alterações não autorizadas, no instante em que acontecem. O software pode ser configurado para emitir alertas, para que o desenvolvedor fique ciente de quaisquer desafios à integridade de seus dados em tempo real.
Como alternativa, os desenvolvedores podem usar pipelines de dados integrados e totalmente gerenciados, como Talendque oferece recursos para integração, preparação, transformação e qualidade de dados. Seus recursos abrangentes de transformação de dados se estendem à filtragem, nivelamento e normalização, anonimato, agregação e replicação de dados. Ele também fornece ferramentas para que os desenvolvedores criem rapidamente pipelines de dados individuais para cada fonte que alimenta seus aplicativos de IA.
Melhores dados significam melhores resultados
A adoção da IA generativa está a acelerar a cada dia e a sua rápida adoção significa que os desafios relacionados com a qualidade dos dados devem ser abordados com urgência. Afinal, o desempenho das aplicações de IA está diretamente ligado à qualidade dos dados em que dependem. É por isso que manter um pipeline de dados robusto e confiável se tornou um imperativo para todas as empresas.
Se a IA não tiver uma base sólida de dados, não poderá cumprir as suas promessas de transformar a forma como vivemos e trabalhamos. Felizmente, esses desafios podem ser superados usando uma combinação de ferramentas para verificar a precisão dos dados, monitorá-los em busca de erros e agilizar a criação de pipelines de dados.
Crédito da imagem em destaque: Shubham Dhage/Unsplash
