Yapay zeka (AI) önerilerden özerk kararlar almaya ilerledikçe, kuruluşlar temel bir güven zorluğu ile karşı karşıyadır: Sonuç olarak iş kararları vermek için AI sistemlerine güvenebilir misiniz? Cevabın AI modellerine daha az ve onları besleyen veri altyapısına daha az bağlı olduğunu iddia etmek için buradayım.
Yapay zeka karar vermesinin değişen doğası
Yapay zekanın basit tavsiye motorlarından (“de sevebilirsiniz…”) kredileri onaylayan, tıbbi koşulları teşhis eden ve hatta araçların hareket etme şeklinde gezinen karmaşık karar sistemlerine kadar evrimine tanık olduk. Bu geçiş sadece algoritmik ilerlemeden daha fazlasını temsil eder – veri mimarilerimizin tam bir yeniden düşünülmesidir.
Geleneksel olay odaklı mimariler, bir düğmeye veya bir sensör eşiğini tıklayan bir müşteri gibi ayrık tetikleyicilere yanıt vermek için mükemmeldir. Bu mimariler basit bir desen izler: X gerçekleştiğinde Y. YAPILMAYACAKTIR.
Ancak karar vermek, daha fazla – otomatik veya destekli kararlar gerektirir, genellikle makine öğrenimi modelleri ve kalıpları tanımlamak ve tahminler yapmak için veri analizi kullanır. Karar vermenin sadece en son olaya değil, aynı zamanda etrafındaki kapsamlı, sürekli güncellenen bağlama ihtiyacı var. Anlaşıldığı gibi, bu sadece pahalı değil, aynı zamanda inanılmaz derecede zor ve çok azı bunu doğru yapıyor. Bu mimari boşluk, birçok kuruluşun neden AI girişimlerini kavram kanıtı ötesine taşımak için mücadele ettiğini açıklıyor-veri altyapısı, güvenilir AI kararlarının talep ettiği sürekli, bağlamsal farkındalık için inşa edilmedi.
Karar riskini anlamak
Yapay zeka karar verme, düşük sonuç önerilerinden yüksek riskli operasyonel kararlara kadar bir güven gereksinimleri yelpazesinde mevcuttur:
Bu spektrum boyunca ilerledikçe, veri altyapısı gereksinimleri önemli ölçüde değişiyor. Bilgilendirici yapay zeka periyodik toplu güncellemeler ve basit olay tetikleyicileri ile yeterince işlev görse de, otonom AI kapsamlı tarihsel bağlamla sürekli, gerçek zamanlı veri akışları talep eder.
Güvenilir AI için mimari gereksinimler
Öyleyse, bir veri mimarisini güvenilir AI kararlarını destekleyebilecek olan nedir? Beş kritik yetenek öne çıkıyor:
1. Sürekli bağlamsal farkındalık
Karar vermek AI, en son veri noktasından daha fazlasını gerektirir – etrafındaki tüm tarihsel ve çevresel bağlamın tamamına ihtiyaç duyar. Bir finansal işlemin hileli olup olmadığını belirleyen bir AI sistemini düşünün. Olay odaklı bir mimari, işlem ayrıntılarını geçebilir, ancak karar vermenin müşterinin geçmiş davranış kalıplarına, mevcut konumuna, cihaz bilgilerine ve daha geniş sahtekarlık eğilimlerine gerçek zamanlı erişime ihtiyacı vardır.
Bu sürekli bağlamsal farkındalık, akış verilerinin ve geçmiş verilerin tek bir erişim modeli altında birleştirildiği ve AI'nın hem gerçek zamanlı sinyalleri hem de uzun vadeli kalıpları sorunsuz bir şekilde dahil etmesini sağlayan bir mimari gerektirir.
2. Veri bütünlüğü ve kalitesi
Karar vermek AI sadece tükettiği veriler kadar güvenilirdir. Eksik veriler, gecikme sorunları veya tutarsız kalite güveni zayıflatabilir. Gecikmeli piyasa verileri veya eksik sensör bilgileriyle gezinen özerk bir araçla kararlar veren bir finansal ticaret yapay zeka yapay zeka kabul edilemez bir risk yaratır.
Güvenilir AI mimarisi, tüm ilgili verilerin yakalanmasını, işlenmesini ve boşluklar veya gecikmeler olmadan kullanıma sunulmasını sağlayarak bütünlük garantilerine öncelik vermelidir. Bu, veri yaşam döngüsü boyunca sağlam veri doğrulaması, kalite izleme ve soy takibi gerektirir.
3. Dayanıklı işleme
Kesintiler sırasında zarif bir şekilde bozulabilecek öneri motorlarının aksine, AI karar vermek genellikle kesinti süresini karşılayamaz. Mimari, altyapı arızaları, bakım pencereleri veya beklenmedik trafik artışları sırasında bile kesintisiz veri akışı sağlamalıdır.
Bu esneklik basit fazlalığın ötesine geçer-tam olarak işleme semantiği, otomatik kurtarma mekanizmaları ve dalgalanan iş yükleriyle dinamik olarak ölçeklendirme yeteneği için tasarlanmış mimariler gerektirir.
4. Tutarlı yönetişim
Veriler AI karar hattından akarken, güvenin korunması için tutarlı yönetişim zorunlu hale gelir. Bu, hem akış hem de geçmiş veri alanlarında tek tip erişim kontrolleri, veri soy takibi ve uyumluluk izleme anlamına gelir.
Modern mimariler, gerçek zamanlı veri akışlarını ve geçmiş veri kümelerini kapsayan birleşik katalog ve yönetişim mekanizmaları uygulamalıdır, AI kararlarının denetlenebilir, açıklanabilir ve düzenleyici gereksinimlere uygun kalmasını sağlar.
5. Ekonomik uygulanabilirlik
Güven ayrıca sürdürülebilir mimariye de bağlıdır. Veri altyapısı maliyetleriniz veri hacmiyle doğrusal olarak (veya daha kötüsü, katlanarak) ölçeklendirilirse, kaçınılmaz olarak güveni zayıflatan uzlaşma kararlarıyla karşılaşacaksınız. Daha az tarihsel bağlamı koruyacak mısınız? Verileri daha düşük sadakatte işliyor mu? Bu uzlaşmalar karar kalitesini doğrudan etkiler.
Güvenilir AI için inşa edilen mimariler, özellikle veri hareketini ve elde tutmayı nasıl ele aldıkları konusunda doğal olarak düşük maliyetli olmalıdır. Bu genellikle üretildiği veya depolandığı yere yakın verilerin işlenmesi (“veri yakınlığı”) ve performansı ve maliyeti dengeleyen katmanlı depolama stratejilerinin uygulanması anlamına gelir.
İlk Mimarlık Akışı Yoluyla Güven İnşa Etme
Yukarıdaki gereksinimler net bir mimari yöne işaret eder: sürekli verileri, ayrık olaylar veya periyodik partiler yerine birincil mimari yapı olarak ele alan ilk akış tasarımları.
İlk akış mimarilerinde:
- Veriler partilerden ziyade sürekli olarak yakalanır ve işlenir.
- Tarihsel bağlama gerçek zamanlı akışların yanı sıra erişilebilir.
- İşleme, verilerin kapsamlı hareketten sonra değil, bulunduğu yerlerde gerçekleşir.
- Yönetişim ve güvenlik akış ve toplu alanlar arasında tutarlı bir şekilde uygulanır.
- Altyapı, sürdürülebilir ekonomide veri hacmi ile yatay olarak ölçeklenir.
Kuruluşlar tavsiye motorlarından gerçek karar verme yapay zekasına geçtikçe, veri mimarilerinin gerekli güven seviyesini destekleyip destekleyemeyeceğini değerlendirmelidirler. Bu değerlendirme şunları göz önünde bulundurmalıdır.
- Mimariniz hem akış hem de geçmiş verilere sorunsuz erişim sağlıyor mu?
- Boşluk veya tutarsızlık olmadan eksiksiz, yüksek kaliteli veri akışları sağlayabilir mi?
- Altyapı kesintileri sırasında bile işleme garantilerini sürdürüyor mu?
- Tüm veri alanlarında tutarlı yönetişim uygulanıyor mu?
- Veri hacimleri büyüdükçe ekonomisi uygulanabilir kalacak mı?
Bu soruları ele alarak, kuruluşlar sadece bugün değil, aynı zamanda AI yetenekleri ve organizasyon gereksinimleri geliştikçe, güvenilir AI kararlarını destekleyebilen veri yığınları oluşturabilir.
Bir yanıt yazın