Yapay Zeka Geliştirmedeki Kirli Verilerin Yüksek Maliyeti

Yapay zeka geliştirme alanında modern bir altın rush yaşandığı sır değil. 2024 Work Trend Index tarafından Microsoft ve Linkedin’e göre, iş liderlerinin %40’tan fazlası, yapay zeka (AI) kullanarak iş süreçlerini temelden yeniden tasarlamayı bekliyor birkaç yıl içinde. Bu büyük değişim sadece bir teknolojik yükseltme değil; işletmelerin nasıl çalıştığı, karar aldığı ve müşterilerle nasıl etkileşimde bulunduğu konusunda temel bir dönüşümdür. Bu hızlı gelişim, veri ve birinci taraf veri yönetimi araçları için talebi artırıyor. Forrester‘e göre, teknoloji liderlerinin %92’si 2024 yılında veri yönetimi ve AI bütçelerini artırmayı planlıyor.

Son McKinsey Global Survey on AI‘de, katılımcıların %65’i organizasyonlarının düzenli olarak üretken AI teknolojilerini kullandığını belirtti. Bu benimseme, önemli bir adım attığını gösterir, ancak aynı zamanda kritik bir sorunu vurgular: AI sistemlerine beslenen verilerin kalitesi. Etkili AI’nin, eğitildiği verilerin kalitesine bağlı olduğu bir endüstride, güvenilir ve doğru veri bulmak giderek daha zor hale geliyor.

Kötü Verilerin Yüksek Maliyeti

Kötü veri yeni bir sorun değil, ancak AI çağındaki etkisi büyütülüyor. 2017’de Massachusetts Institute of Technology (MIT) tarafından yapılan bir çalışmada, kötü verilerin şirketlere gelirlerinin %15 ila %25’ine mal olduğu tahmin edildi. 2021’de, Gartner, kötü verilerin organizasyonlara yılda ortalama 12,9 milyon dolar mal olduğunu tahmin etti.

Kirli veri – tamamlanmamış, yanlış veya tutarsız veri – AI sistemlerinde bir dizi etkisi olabilir. AI modelleri kötü kaliteli verilere göre eğitildiğinde, ortaya çıkan içgörüler ve öngörüler temelde hatalıdır. Bu, yalnızca AI uygulamalarının etkinliğini zayıflatmakla kalmaz, aynı zamanda bu teknolojilere kritik karar alma için güvenen işletmeler için önemli riskler oluşturur.

Bu, sınırlı kaynaklarını giderek artan şekilde verilerin temizlenmesine ve organize edilmesine odaklamak zorunda kalan kurumsal veri bilimcisi ekipleri için büyük bir baş ağrısı yaratıyor. DBT tarafından yapılan bir mühendislik raporunda, veri bilimcilerin %57’si işlerinde kötü veri kalitesini baskın bir sorun olarak belirtti.

AI Modelleri Üzerindeki Etkiler

Kötü Verilerin AI Geliştirme Üzerindeki Etkisi üç önemli şekilde kendini gösterir:

1. Düşük Doğruluk ve Güvenilirlik: AI modelleri, veriden türetilen kalıplar ve korelasyonlara dayanır. Giriş verisi lekeli olduğunda, modeller güvenilir olmayan çıktılar üretir; yaygın olarak “AI sanrısı” olarak bilinir. Bu, yanlış stratejilere, ürün hatalarına ve müşteri güveninin kaybına yol açabilir.
2. Önyargı Amplifikasyonu: Kirli veri genellikle, kontrol edilmediğinde AI algoritmalarına işlenen önyargıları içerir. Bu, özellikle işe alma, kredi verme ve law enforcement gibi hassas alanlarda ayrımcı uygulamalara yol açabilir. Örneğin, bir AI işe alma aracı, önyargılı tarihi işe alma verilerine göre eğitilmişse, belirli demografik grupları othersine karşı haksız bir şekilde tercih edebilir.
3. Artan Operasyonel Maliyetler: Hatalı AI sistemleri sürekli olarak ayarlanması ve yeniden eğitilmesi gerekir, bu da ek zaman ve kaynakları tüketir. Şirketler, hataları düzeltmek yerine sürekli olarak hata ayıklama döngüsüne girebilir.

Gelen Datapocalypse

“Hızla bir ‘dönüm noktasına’ yaklaşıyoruz – insan tarafından üretilmeyen içerik, insan tarafından üretilen içeriğin miktarını çok geçmeden aşacak. AI itself tarafından sağlanan geliştirmeler, yeni veri temizleme ve doğrulama araçları sunuyor. Ancak web’deki AI tarafından üretilen içerik miktarı üssel olarak büyüyor.

AI tarafından üretilen daha fazla içerik web’e itildiğinde ve bu içerik AI tarafından üretilen içeriğe dayalı olarak oluşturulduğunda, ilk taraf ve güvenilir verilerin tehlikeye girdiği ve değerli birer mal olduğu bir geleceğe bakıyoruz.

Veri Sulandırma Sorunları

AI tarafından üretilen içeriklerin yayılması, birkaç önemli endüstriyel sorunu yaratıyor:

• Kalite Kontrolü: İnsan tarafından üretilen ve AI tarafından üretilen verilerin ayırt edilmesi giderek daha zor hale geliyor, bu da AI modelleri için kullanılan verilerin kalitesini ve güvenilirliğini garantilemeyi zorlaştırıyor.
• Fikri Mülkiyet Concerns: AI modelleri, AI tarafından üretilen içeriği kazara tarayarak ve öğrenerek, veriyle ilgili haklar ve mülkiyet konusunda soruları gündeme getirerek potansiyel olarak yasal sorunlara neden olabilir.
• Etik Sonuçlar: Verilerin kökeni hakkında şeffaflık olmaması, yanlış bilginin yayılması veya önyargıların pekiştirilmesi gibi etik sorunlara yol açabilir.

Veri Hizmeti Temel Oluyor

Artan olarak Veri Hizmeti (DaaS) çözümleri, eğitim amaçları için ilk taraf verilerini tamamlamak ve güçlendirmek için aranıyor. DaaS’ın gerçek değeri, verilerin normalize edilmesi, temizlenmesi ve çeşitli sadakat ve ticari uygulama kullanım örnekleri için değerlendirilmesidir, ayrıca sistemlerin veriyi sindirmesine uydurmak için süreçlerin standardizasyonudur. Bu endüstri olgunlaştıkça, veri endüstrisi genelinde bu standardizasyonu görmeye başlayacağımızı öngörüyorum. Zaten perakende medya sektöründe bu standardizasyon için bir baskı görüyoruz.

AI, çeşitli endüstrileri sardıkça, veri kalitesinin önemi daha da artacak. Temiz verilere öncelik veren şirketler rekabet avantajı kazanacak, bunu ihmal edenler ise hızla geride kalacak.

AI geliştirme中的 kirli verilerin yüksek maliyeti, görmezden gelinemez bir sorun. Kötü veri kalitesi, AI sistemlerinin temelini zayıflatır, hatalı içgörüler, artan maliyetler ve potansiyel etik tuzaklara yol açar. Kapsamlı veri yönetimi stratejilerini benimseyerek ve veri bütünlüğüne değer veren bir kültürü teşvik ederek, organizasyonlar bu riskleri azaltabilir.

Veri yeni petrol olduğunda, saflığını garantilemek sadece teknik bir gereklilik değil, stratejik bir zorunluluktur. Temiz verilere bugün yatırım yapan işletmeler, yarın inovasyon cephesini liderlik edecek olanlar olacaktır.