AI-agenters fel beror på data, inte kontext
Många AI-system ger felaktig information med självförtroende på grund av bristfällig dataingenjörskonst. Problemet härrör från inaktuell data, inte från modellen eller prompterna.
Artificiell intelligens (AI)-system, såsom chattbotar, har börjat generera felaktig information även när modellerna och promptarna hålls oförändrade. Kärnan i problemet ligger ofta i bristfällig dataingenjörskonst, snarare än i AI-modellen själv.
När ett AI-system hämtar information, kontrollerar det inte nödvändigtvis om den hämtade datan är aktuell eller korrekt. Systemet kan förlita sig på föråldrad information, till exempel om prissättning eller produktinformation, eftersom det prioriterar bedömningen av datans relevans eller tillgänglighet. Detta leder till att systemet ger felaktiga svar med stor övertygelse, trots att den underliggande datan inte längre är aktuell.
Även om detta är ett vanligt problem i företagsanpassade AI-lösningar, kan många av de befintliga dataingenjörsverktygen inte upptäcka det. Nuvarande data pipeline-verktyg fokuserar vanligtvis på att säkerställa att processen slutförs, snarare än att verifiera datans kvalitet och aktualitet. Detta skapar en lucka som först upptäcks när användare observerar felen.
Lösningen på problemet ligger i dataobservabilitet. Detta koncept innefattar flera dimensioner: datans korrekthet (correctness), aktualitet (freshness), konsekvens (consistency) och härstamning (lineage). Många företag, som Uber och Netflix, har utvecklat egna verktyg för att adressera dessa utmaningar, vilket ger en modell för hur tillförlitligheten i AI-system kan förbättras genom bättre datahantering och observerbarhet.