有人说人工智能和数据质量确实有可能愉快地共存，并且生成式人工智能和数据质量不仅可以共存，而且必须共存。人工智能的数据就像人类的食物。根据你为身体和大脑提供的食物的质量，你将获得一定质量的产出，例如更高的表现或更专注。
如果你忽视了企业数据的质量，或者没有定义适当的数据策略，你将无法从生成式人工智能中获得价值，另一方面，那些实施了强大数据管理规则的人拥有独特的优势，可以通过生成式人工智能获得竞争优势。
亚马逊软件开发工程师表示，由于任何人工智能系统（包括生成模型）的有效性在很大程度上取决于其数据的质量，因此更好的数据可以带来更可靠、更准确的人工智能输出。
潜在的障碍
人们喜欢按下“简单按钮”，就能为公司的机器学习开发合成地理空间数据。为复杂的数据驱动问题的简化答案，无论是计划旅行还是行动计划，障碍都是在没有完全理解所提供的统计数据基础的情况下仓促做出决定。冒着不了解底层数据的风险为人们提供速度的愿望可能是灾难性的。
生成式人工智能不仅重塑了人类与人工智能交互的方式以提高生产力，而且还影响着与数据质量相关的要求和挑战。随着生成式预训练 Transformer ( GPT ) 和DALL-E 等大规模模型架构变得越来越大、越来越复杂，对多样化、高质量数据集的需求也在增加。这些模型需要大量数据才能有效学习，这给数据管理和表示带来了挑战。
需要更少数据或可以更有效地从现有数据集中学习的新训练技术可能会减轻数据量的压力，但会增加对具有高度代表性和公正的数据样本的需求。自我监督和无监督学习技术，其中模型生成自己的标签或从未标记的数据中学习，减少了对手动标记数据集的依赖。然而，这增加了拥有高质量、多样化和公正的原始数据的重要性，因为模型的学习直接基于输入数据的固有特征。
生成式人工智能正在迅速走向跨领域应用，例如文本到图像的生成以及结合文本、图像和音频的多模态交互。这种演变不仅需要每个领域内的高质量数据，而且还需要跨不同模式准确对齐和集成。
追求品质
要应对质量挑战，必须积极致力于确保数据质量。由于最初不太可能实现完美的数据质量，因此持续监控不准确性至关重要，这种方法允许根据新发现不断更新和版本化人工智能模型。创建特定领域的模型版本还可以帮助企业根据领域的重要性管理资源分配。
Web3数据公司创始人表示，未来几年，企业将需要构建数据质量和治理计划，为生成式 AI 的采用做好准备。企业将开始投资整合企业的 IT、风险和数据功能，以确保他们收集、管理和部署数据的方式以安全、合规且可靠的方式完成。新隐私计划的集成与数据治理转型计划紧密结合，将形成一个全面的框架，在维护严格的隐私标准的同时保护数据完整性。我们将看到数据治理职能与风险部门、IT 和运营部门更加紧密地合作，以便将以数据为中心的治理纳入人工智能项目和培训集。
鉴于个性化的持续趋势，人们越来越期望生成式人工智能模型能够根据个人偏好或特定环境生成量身定制的输出。这需要高质量的数据，这些数据不仅相关，而且尊重隐私和道德考虑。
人们越来越重视道德人工智能开发，包括努力减少人工智能模型中的偏差，因此必须专门针对偏差检测和缓解进行数据质量检查。随着GDPR和人工智能欧盟法案等更严格的数据隐私法规的出台，对合规数据管理实践的需求更加迫切。生成式人工智能开发人员必须确保数据质量，同时遵守法律和道德标准。
