生成式人工智能是当今科技界的热门话题。如今，几乎每家科技公司都在生成式人工智能方面竭尽全力，谷歌专注于增强搜索，微软则通过其副驾驶家族将赌注押在企业生产力的提高上，而像 Runway AI 和 Stability AI 这样的初创公司则全力投入视频和人工智能领域。图像创作。
很明显，生成式人工智能是我们这个时代最强大和最具颠覆性的技术之一，但应该指出的是，如果无法获得可靠、准确和可信的数据，这些系统就毫无意义。人工智能模型需要数据来学习模式、代表用户执行任务、找到答案并做出预测。如果他们训练的基础数据不准确，模型将开始输出有偏见和不可靠的响应，从而削弱对其转换能力的信任。
随着生成式人工智能迅速成为我们生活的一部分，开发人员需要优先考虑 数据完整性 以确保这些系统可以信赖。
为什么数据完整性很重要？
数据完整性使人工智能开发人员能够避免人工智能偏见和幻觉带来的破坏性后果。通过维护数据的完整性，开发人员可以放心，他们的人工智能模型是准确可靠的，并且可以为用户做出最佳决策。其结果将是更好的用户体验、更多收入并降低风险。另一方面，如果将质量较差的数据输入人工智能模型，开发人员将很难实现上述任何目标。
准确和安全的数据有助于简化软件工程流程，并有助于创建更强大的人工智能工具，但保持最先进的人工智能模型所需的大量数据的质量已成为一项挑战。
这些挑战主要源于数据的收集、存储、移动和分析方式。在整个数据生命周期中，信息必须经过多个数据管道并进行多次转换，并且在此过程中很有可能被错误处理。对于大多数人工智能模型来说，它们的训练数据将来自数百个不同的来源，其中任何一个来源都可能会出现问题。其中一些挑战包括数据差异、数据不准确、数据损坏和安全漏洞。
更令人头疼的是，开发人员很难确定不准确或损坏数据的来源，这使得维护数据质量的工作变得更加复杂。
当不准确或不可靠的数据输入人工智能应用程序时，会损害该系统的性能和安全性，给最终用户带来负面影响，并可能给企业带来合规风险。
维护数据完整性的技巧
对于开发人员来说幸运的是，他们可以利用一系列新工具和技术来帮助确保人工智能训练数据的完整性并增强对其应用程序的信任。
该领域最有前途的工具之一是 空间与时间的 可验证的计算层，它提供了多个组件，用于为将人工智能与区块链相结合的应用程序创建下一代数据管道。
Space and Time 的创建者 SxT Labs 创建了三项技术来支撑其可验证计算层，包括区块链索引器、分布式数据仓库和零知识协处理器。这些共同创建了一个可靠的基础设施，允许人工智能应用程序利用来自比特币、以太坊和 Polygon 等领先区块链的数据。借助 Space and Time 的数据仓库，人工智能应用程序可以使用熟悉的结构化查询语言从区块链数据中获取见解。
为了保护这个过程，Space and Time 使用了一种名为 Proof-of-SQL 的新颖协议，该协议由加密零知识证明提供支持，确保每个数据库查询都是在未篡改的数据上以可验证的方式计算的。
除了这些主动保护措施之外，开发人员还可以利用数据监控工具，例如 斯普朗克，这使得观察和跟踪数据以验证其质量和准确性变得容易。
Splunk 能够持续监控数据，使开发人员能够在发生错误和其他问题（例如未经授权的更改）时立即捕获它们。该软件可以设置为发出警报，以便开发人员实时了解数据完整性面临的任何挑战。
作为替代方案，开发人员可以利用集成的、完全托管的数据管道，例如 塔伦德，它提供数据集成、准备、转换和质量的功能。其全面的数据转换功能扩展到过滤、扁平化和规范化、匿名化、聚合和复制数据。它还为开发人员提供了工具，以便为输入到其人工智能应用程序的每个源快速构建单独的数据管道。
更好的数据意味着更好的结果
生成式人工智能的采用日益加速，其快速采用意味着必须紧急解决数据质量方面的挑战。毕竟，人工智能应用程序的性能与其所依赖的数据的质量直接相关。这就是为什么维护强大且可靠的数据管道已成为每个企业的当务之急。
如果人工智能缺乏强大的数据基础，它就无法兑现改变我们生活和工作方式的承诺。幸运的是，可以使用多种工具组合来克服这些挑战，以验证数据准确性、监控错误并简化数据管道的创建。
特色图片来源： 舒巴姆·达格/Unsplash
