حوكمة الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات وحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي: ركائز نجاح الذكاء الاصطناعي

كيف ترتبط حوكمة الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات؟ والأفضل من ذلك، ما هو الأهم بالنسبة للمنظمة للتركيز عليه، حوكمة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أم حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي؟ هذه أسئلة مهمة، ولكن قبل أن نجيب عليها، دعونا نفهم كيف ترتبط الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات ببعضهما البعض.

كيف ترتبط الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات؟

على مستوى سطحي، يبدو أن حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي يعتمدان على بعضهما البعض في أنك تحتاج إلى بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وأنك تحتاج إلى دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتك لتتمكن من إدارة البيانات بكفاءة. ولكن هنا تكمن المشكلة: من الناحية الفنية، بيانات الإدارة لا تعتمد الإدارة في حد ذاتها على الذكاء الاصطناعي. في الواقع، يتمثل دور الذكاء الاصطناعي في الحوكمة بشكل أساسي في دعم وتعزيز إدارة وحوكمة البيانات.

لكن الأمر نفسه لا ينطبق عندما نعكس الأدوار. فنموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على بيانات ذات سلامة مشكوك فيها لا يقل جودة عن شات جي بي تي صعوبة في الاستجابة بشكل دقيق لسؤال يتعلق بمسألة رياضية بسيطة.

تحدث هذه الأخطاء نتيجة لمجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك بيانات التدريب غير الكافية، أو الافتراضات غير الصحيحة التي وضعها النموذج، أو التحيزات في البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. وبالتالي، فإن أداء نظام الذكاء الاصطناعي يعتمد على صحة البيانات وبالتالي فعالية النظام ككل. إطار حوكمة البياناتالصورة أعلاه هي مثال جيد يوضح هذه المشكلة.

وبالعودة إلى مسألة العلاقة بين الاثنين، يجب علينا أيضًا أن ندرك أن الذكاء الاصطناعي يلعب اليوم دورًا متزايد الأهمية في كل مجال تقريبًا، بما في ذلك إدارة البياناتمع الأخذ في الاعتبار احتياجات الشركات الحديثة والفوائد التي توفرها مجموعة البيانات الحديثة، فإن الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات يعتمدان على بعضهما البعض ويعملان بشكل تآزري - وهذه هي بالضبط الطريقة التي تحتاجها الشركات للعمل للحصول على قيمة حقيقية منها.

استخدام الذكاء الاصطناعي لحوكمة البيانات

ولكن ماذا عن خوارزميات أو نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتعزيز حوكمة البيانات نفسها؟ تستفيد المؤسسات من الذكاء الاصطناعي لأتمتة قدر كبير من الجهود غير الضرورية التي تبذل لضمان امتثالها للمتطلبات التنظيمية ذات الصلة.

على وجه التحديد، تعمل منصات إدارة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تمكين المؤسسات من أتمتة إدارة جودة البيانات، تصنيف، اكتشاف, نسب، وتقييم الأثر، مع تعزيز ذلك في نفس الوقت إدارة البيانات الوصفيةوالتحكم في الوصول إلى البيانات وإدارة الخصوصية.

ومع ذلك، لتحقيق أفضل استفادة من نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي، فإنها تتطلب إشرافًا مناسبًا، وهذا هو سبب وجود حوكمة للذكاء الاصطناعي.

تتطلب حوكمة الذكاء الاصطناعي الاستعداد للذكاء الاصطناعي

سنتحدث عن إدارة نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي بعد قليل - دعنا أولاً نتحدث عن الاستعداد للذكاء الاصطناعي. كما هو واضح، فإن الاستعداد للذكاء الاصطناعي، أو الاستعداد للذكاء الاصطناعي، هو عندما تمتلك مؤسستك الإطار والسياسات المطلوبة لاحتضان الذكاء الاصطناعي ودمجه في عملياتها وأدواتها وأنظمتها. وفقًا لـ غارتنر90% من المنظمات حول العالم ستستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى جانب قوتها العاملة.

إن أحد أهم المتطلبات الأساسية للاستعداد للذكاء الاصطناعي هو الوصول إلى البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، أي البيانات الدقيقة والنظيفة والمنظمة بشكل جيد للهندسة المميزة والتعلم الآلي. وللحصول على بيانات بهذه الجودة العالية، فأنت بحاجة إلى إطار عمل لإدارة البيانات مصمم للذكاء الاصطناعي.

تشير حوكمة الذكاء الاصطناعي إلى جميع العمليات والسياسات والأدوات التي تستخدمها مؤسستك لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وأخلاقي. بعبارة أخرى، يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تضمن سلامة الأشخاص والبيانات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نفسها طوال استخدامها.

يُستخدم مصطلح حوكمة الذكاء الاصطناعي أحيانًا كمرادف لحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي، والتي تعني الإشراف على إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي واستخدامها في مؤسسة ما. ومع ذلك، فإنهما ليسا نفس الشيء تمامًا.

هل حوكمة البيانات هي المظلة حقًا؟

للتفريق بين حوكمة البيانات وحوكمة الذكاء الاصطناعي وحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى النظر في الكلمة الأساسية، وهي البياناتوهذا يعني أن حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي هي مبادئ حوكمة تُطبق على البيانات التي ستستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي. ويكفي أن نتذكر أن فعالية مثل هذه النماذج لا تزال تعتمد على كيفية إدارة البيانات التي يتم تدريبها عليها - فإذا قمت بحوكمة البيانات بشكل صحيح، فستحصل على بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي. بعبارة أخرى، فإن حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي ليست سوى مكون من حوكمة البيانات.

فيما يتعلق بحوكمة البيانات وحوكمة الذكاء الاصطناعي، هناك آراء متضاربة. يرى البعض أنه يجب إبقاء الأمرين منفصلين نظرًا لوجود مجالات تركيز مختلفة للإشراف عليها والمخاطر المرتبطة بكل منها. في المقام الأول، يختلف نطاق وأهداف وديناميكيات التشغيل للحوكمة بشكل كبير.

لف

من منظور مؤسسة تعمل في عالم أصبح فيه الذكاء الاصطناعي هو القاعدة، من المهم ملاحظة أن حوكمة الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات معًا تحددان الإرشادات والسياسات لاستخدام البيانات، حتى بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

وتعتمد مثل هذه المؤسسات على حوكمة البيانات لضمان جودة البيانات التي تستخدمها هذه النماذج، وأمانها، وتوافقها مع المعايير التنظيمية. وعلى نحو مماثل، تحتاج إلى حوكمة الذكاء الاصطناعي، سواء كجزء من إطار حوكمة البيانات الشامل أو كمبادرة منفصلة، ​​للإشراف على الاستخدام الأخلاقي والشفاف لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وضمان العدالة والمساءلة والقدرة على التفسير في عملية صنع القرار.