AI-gegevensbeheer

Wat is AI-gegevensbeheer?

Artikel 10 van de EU AI Act stelt vereisten voor databeheer voor AI-systemen met een hoog risico, en de verplichting geldt voordat de training begint en niet nadat een model zich misdraagt. Je beoordeelt een trainingsdataset op representativiteit, gegevenskwaliteit, lekkage tussen training- en testsplitsingen en persoonlijke gegevens die nooit nodig waren, en besluit vervolgens of de set geschikt is om op te trainen. U kunt zelf aangeven wat een dataset compliant maakt en wat deze blokkeert.

Wat je leert in AI-gegevensbeheer

• Begrijp de vereisten van artikel 10 voor het trainen van gegevenskwaliteit in AI-systemen met een hoog risico
• Identificeer problemen met de representativiteit van gegevens die kunnen leiden tot vertekende AI-voorspellingen
• Herken gegevenslekken die de modelprestaties kunstmatig verhogen
• Pas principes voor dataminimalisatie toe om het risico op naleving van de AVG in AI-trainingsgegevens te verminderen
• Documenteer bevindingen op het gebied van gegevensbeheer zoals vereist voor naleving van AI met een hoog risico

AI-gegevensbeheer — Trainingsstappen

1. Artikel 10: Gegevensbeheer

   Artikel 10 van de EU AI-wet stelt vereisten voor gegevensbeheer vast voor AI-systemen met een hoog risico. Trainings-, validatie- en testgegevens moeten aan strikte kwaliteitscriteria voldoen: Gegevens moeten relevant zijn voor de taak waarvoor het AI-systeem is ontworpen. Gegevens moeten voldoende representatief zijn voor de populatie waarvoor het model zal dienen. Gegevens moeten zo foutloos mogelijk zijn en geschikt zijn voor het beoogde doel. Databeheerpraktijken moeten het potentieel aanpakken. vooroordelen die tot discriminerende uitkomsten kunnen leiden. Slechte gegevens leiden tot bevooroordeelde AI, en bevooroordeelde AI leidt tot wettelijke aansprakelijkheid. Data governance is geen best practice onder de EU AI Act – het is een wettelijke verplichting.

2. Verzoek om gegevenssetbeoordeling

   Er komt een e-mail binnen van Marcus Rodriguez, de AI-teamleider. Het team bereidt zich voor op het trainen van ChurnPredict v3, en de dataset heeft een nalevingsbeoordeling nodig voordat de training kan beginnen. De e-mail linkt rechtstreeks naar de dataset op het DataOps-platform.

3. Probleem 1: Regionale ondervertegenwoordiging

   Het DataOps-platform laadt de ChurnPredict v3-datasetreview. De regionale verdeling van de trainingsgegevens valt meteen op: de dataset is sterk geconcentreerd in één regio, ondanks dat het model is ontworpen om alle vier in gelijke mate te bedienen.

4. Probleem 2: Verouderde gegevens van vóór de pandemie

   De tijdlijn voor het verzamelen van gegevens onthult nog een ander punt van zorg. Een aanzienlijk deel van de gegevens dateert van vóór een fundamentele verandering in het gedrag van klanten.

5. Probleem 3: Gegevenslekken

   Als we de lijst met kenmerken nader bekijken, blijkt er een kritiek probleem met de gegevenskwaliteit te zijn dat het model volledig zou ondermijnen.

6. Kennischeck: representativiteit van gegevens

   Voordat we doorgaan met de beoordeling, een vraag over de regionale distributiekwestie.

7. Probleem 4: Onnodige persoonlijke gegevens

   Het laatste deel van de review brengt een compliancerisico aan het licht dat verder reikt dan de AI Act en zich ook uitstrekt tot het GDPR-territorium.

8. Samenvatting van de recensie

   Alice heeft de beoordeling van het gegevensbeheer voltooid. Er moeten vier kritieke problemen worden opgelost voordat de modeltraining kan doorgaan: Ernstige regionale ondervertegenwoordiging - 72% gegevens uit de regio Noord voor een model dat vier regio's in gelijke mate bedient. De dataset moet opnieuw worden gebalanceerd om alle implementatieregio's adequaat te vertegenwoordigen. Verouderde gegevens van vóór de pandemie - 38% van de records uit 2019-2020 weerspiegelt niet langer het huidige klantgedrag. Deze records moeten worden uitgesloten of op de juiste manier worden gewogen. Gegevenslekken - de account_status-functie codeert rechtstreeks de doelvariabele en moet worden verwijderd om kunstmatig opgeblazen trainingsnauwkeurigheid te voorkomen. Onnodige PII - onbewerkte namen, e-mails, telefoonnummers en adressen zorgen voor blootstelling aan de AVG zonder bij te dragen aan churn-voorspellingen. Deze velden moeten worden verwijderd of gepseudonimiseerd.

9. Dien een nalevingsrapport in

   Het identificeren van hiaten is slechts de helft van het werk. Op grond van artikel 10 moet de beoordeling van het gegevensbeheer worden gedocumenteerd en doorgestuurd naar de AI-teamleider en de functionaris voor gegevensbescherming, zodat de modeltraining wordt onderbroken totdat de problemen zijn opgelost.

10. Dien het nalevingsrapport in

    Alice vult het rapport in met de bevindingen, de vier hiaten in kaart gebracht in artikel 10 en AVG, en de acties die het AI-team moet voltooien voordat de training wordt hervat.