In de digitale wereld neemt het belang van gegevens elke dag toe en is het principe "Garbage In, Garbage Out" (GIGO) cruciaal in de velden van kunstmatige intelligentie en computerwetenschappen. Dit principe stelt dat de resultaten ook foutief zullen zijn als er foutieve, lage kwaliteit of onjuiste gegevens worden verwerkt. Kunstmatige intelligentie modellen en computersystemen zijn afhankelijk van hun invoer, en daarom kan van een model dat is getraind op foutieve of misleidende gegevens niet worden verwacht dat het correcte resultaten oplevert.
Wat is GIGO?
Kunstmatige intelligentiesystemen, met name machine learning en deep learning modellen, werken op basis van grote hoeveelheden gegevens. De kwaliteit van deze gegevens beïnvloedt direct de nauwkeurigheid van het model. Als een kunstmatige intelligentie model is getraind met verkeerd gelabelde, ontbrekende of bevooroordeelde gegevens, worden de resultaten die daaruit voortkomen ook niet betrouwbaar. Bijvoorbeeld, als de gegevens die worden gebruikt in gezichtsherkenningssystemen niet een bepaalde etnische groep representeren, zal het systeem niet in staat zijn om deze groep correct te identificeren.
Voorbeelden
In een onderzoek uit 2018 bleek dat sommige kunstmatige intelligentie-gebaseerde gezichtsherkenningssystemen blanke mannen met hoge nauwkeurigheid konden identificeren, terwijl ze grote fouten maakten bij het identificeren van donkere vrouwen. Dit is te wijten aan de ongebalanceerde dataset waarop het model was getraind.
Chatbots kunnen verkeerde richtingen geven als ze tijdens hun training zijn gevoed met lage kwaliteit of onjuiste informatie. Een voorbeeld hiervan is de chatbot Tay van Microsoft, die in 2016 op de markt werd gebracht en binnen 24 uur racistische en aanvallende berichten produceerde door te leren van schadelijke inhoud op het internet, wat leidde tot zijn uitschakeling.
Een kunstmatige intelligentie model dat kredietrisicoanalyse uitvoert, kan, terwijl het leert van kredietaanvragen uit het verleden, vooroordelen vertonen als de gegevens discriminatie op basis van een bepaalde etnische groep of geslacht bevatten, wat kan leiden tot oneerlijke financiële beslissingen.
GIGO vanuit het perspectief van de computerwetenschappen
In het gebied van computerwetenschappen komt het GIGO-principe tot uiting in veel aspecten zoals softwareontwikkeling, databasemanagement en netwerksystemen. Foutieve of ontbrekende gegevens kunnen leiden tot softwarefouten, systeemcrashes en onjuiste berekeningen.
-Databasemanagement: Foutieve of ontbrekende gegevens invoer kan leiden tot gegevensinconsistentie, wat ernstige verstoringen in bedrijfsprocessen kan veroorzaken. Bijvoorbeeld, als klantinformatie verkeerd wordt geregistreerd, kan dit leiden tot foutieve afhandeling van bestellingen op e-commerce platforms.
-Algoritmeontwikkeling: Algoritmes die zijn getest met foutieve of ontbrekende gegevens zullen niet de verwachte prestaties leveren. Een voorbeeld zou een model voor weersvoorspelling zijn dat is getraind met foutieve of ontbrekende gegevens uit eerdere jaren en hierdoor verkeerde voorspellingen kan doen, wat nadelige gevolgen kan hebben voor de landbouw, de luchtvaart en de logistieke sector.
-Cybersecurity: Foutief geconfigureerde systemen of systemen die zijn beveiligd met onjuiste gegevens kunnen kwetsbaar worden voor cyberaanvallen. Bijvoorbeeld, als de firewall van een bedrijf op een verkeerd geconfigureerde database is gebaseerd, kunnen hackers deze fouten uitbuiten om in het systeem in te breken.
-Automatiseringssystemen: Robotica-productielijnen die in fabrieken worden gebruikt, kunnen incorrecte productieprocessen hebben als gevolg van foutieve gegevens, wat kan leiden tot aanzienlijke financiële verliezen.
Wat kan er gedaan worden om GIGO te voorkomen?
Gebruik van hoogwaardige gegevens: Er moet voor worden gezorgd dat de gegevens correct, actueel en compleet zijn. Tijdens het gegevensverzamelingsproces moeten automatische verificatiesystemen worden gebruikt om fouten te minimaliseren.
Vooroordelen verminderen: Bij het trainen van kunstmatige intelligentie-modellen moeten neutrale en evenwichtige gegevens-sets worden gebruikt. Door gegevens van verschillende demografische groepen te verzamelen, kan ervoor worden gezorgd dat het model eerlijk functioneert voor alle groepen.
Gegevensopschoning en preprocessing: Ruisy en foutieve gegevens moeten worden gefilterd en ontbrekende gegevens moeten met geschikte methoden worden aangevuld. Anomaliedetectie-algoritmes kunnen worden gebruikt om foutieve gegevens invoer vooraf te identificeren.
Regelmatige modelupdates: Kunstmatige intelligentie-systemen moeten continu worden geüpdatet en verbeterd met nieuwe gegevens. Door feedbackmechanismen te creëren, kan de modelprestaties regelmatig worden gemeten.
Betrouwbaarheid van gegevensbronnen: De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gebruikte datasets moeten zorgvuldig worden gecontroleerd. De bron van de gegevens moet worden geverifieerd en er moet worden gecontroleerd met verschillende betrouwbare bronnen.
Gegevensvalidatie en testprocessen: Algoritmes en systemen moeten worden getest onder verschillende scenario's en de resultaten moeten worden geanalyseerd. Hoe het model omgaat met onverwachte situaties kan getest worden om de foutenmarge te verkleinen.
Ethische en transparante principes: Tijdens de gegevensverzamelings- en verwerkingsprocessen moeten ethische richtlijnen in acht worden genomen en moeten transparante rapporten over hoe algoritmes functioneren worden opgesteld. Gebruikers moeten worden geïnformeerd over het gebruik van gegevens.
Zorg voor gegevensdiversiteit: Vooral bij machine learning modellen moet ervoor worden gezorgd dat de gebruikte datasets verschillende groepen dekken. Modellen die zijn getraind met een eenvormige dataset lopen het risico vooroordelen te creëren.
De maatschappelijke en industriële effecten van GIGO
Het GIGO-principe beïnvloedt niet alleen de technologiewereld, maar ook de samenleving en industrieën rechtstreeks. Systemen die zijn getraind met foutieve gegevens kunnen sociale ongelijkheden vergroten, financiële systemen in de problemen brengen en zelfs leiden tot verkeerde diagnoses in de gezondheidssector. Een kunstmatige intelligentie model in de gezondheidszorg dat is opgeleid met foute gegevens kan verkeerdelijk diagnoses stellen en zo levensbedreigende risico's met zich meebrengen. Bovendien kan verkeerd gebruik van gegevens in automatiseringssystemen in fabrieken leiden tot een toename van productiefeiten en financiële verliezen.
Conclusie
Het GIGO-principe is van groot belang in de velden van kunstmatige intelligentie en computerwetenschappen. Zonder de juiste gegevens zijn correct resultaten niet mogelijk. Daarom is het verbeteren van de kwaliteit van gegevens, het ontwikkelen van kunstmatige intelligentie-modellen en het betrouwbaarder maken van computersystemen een van de fundamentele vereisten. Het correct en ethisch gebruiken van technologie zal ons in staat stellen om in de toekomst eerlijker, betrouwbaardere en efficiëntere systemen te bouwen.
Voorkom GIGO met PlusClouds, ontdek de kracht van uw gegevens!
GIGO voorkomen is niet alleen mogelijk door de juiste gegevens te verzamelen, maar ook door deze gegevens op de juiste manier te verwerken. De AI-ondersteunde gegevensbeheer- en analysetools van PlusClouds zorgen ervoor dat uw bedrijf werkt met hoogwaardige gegevens, waardoor zowel foutieve output wordt voorkomen, als uw besluitvormingsprocessen betrouwbaarder worden.
AI-ondersteunde gegevensopschoning en -validatie: De kunstmatige intelligentie-gebaseerde gegevensanalyse systemen van PlusClouds detecteren en reinigen automatisch ontbrekende, foutieve of tegenstrijdige gegevens. Hierdoor wordt voorkomen dat foutieve gegevens uw systemen beïnvloeden.
Realtime gegevensanalyse: Onze kunstmatige intelligentie systemen, die realtime gegevensstromen volgen, detecteren foutieve of irrelevante invoer en zorgen ervoor dat uw bedrijf beslissingen baseert op de meest actuele en juiste gegevens. U kunt uw realtime analyse- en voorspellingsprocessen optimaliseren in sectoren zoals financiën, gezondheidszorg, e-commerce en productie.
Veilige en geoptimaliseerde cloudinfrastructuur: PlusClouds biedt een hoogwaardig AI-infrastructuur die u in staat stelt om grote datasets veilig en snel te verwerken. We beschermen uw systemen met geavanceerde back-up- en beveiligingsprotocollen om dataverlies te voorkomen.
Om het succes van uw kunstmatige intelligentie-projecten te garanderen en de ware kracht van uw gegevens te onthullen, ontdek PlusClouds' AI-ondersteunde oplossingen! Als u gegevens heeft die moeten worden opgeschoond, neem contact met ons op.
