Skąd AI bierze dane?

Sztuczna inteligencja, od wirtualnych asystentów po silniki rekomendacji na Netflixie, stała się częścią naszej codzienności. Tworzy dla nas teksty, grafiki, a nawet pomaga programistom pisać kod. Ale czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, skąd AI czerpie swoją „wiedzę”? Skąd wie, jaką piosenkę Ci polecić albo jak odpowiedzieć na skomplikowane pytanie?

Odpowiedź jest prosta i jednocześnie złożona: dane. Sztuczna inteligencja jest nienasycona informacjami – to jej paliwo, bez którego nie mogłaby funkcjonować. W tym artykule zajrzymy za kulisy, aby odkryć, skąd AI bierze dane, jak się na nich uczy i jakie ryzyka oraz regulacje wiążą się z tym procesem.

‍

Główne źródła danych – czyli czym żywi się AI?

Modele AI, aby działać, potrzebują ogromnych i zróżnicowanych zbiorów danych. Można je porównać do biblioteki, z której sztuczna inteligencja czerpie wiedzę o świecie. Te dane pochodzą z wielu miejsc, a ich charakter bywa bardzo różny. Oto kluczowe źródła:

‍

• Dane publiczne. To informacje ogólnodostępne, takie jak bazy danych rządowych (np. statystyki demograficzne), archiwa naukowe, informacje pogodowe czy zbiory danych udostępniane przez organizacje w celach badawczych.
• Dane prywatne. Generowane przez nas wszystkich każdego dnia. Obejmują informacje z mediów społecznościowych, historię transakcji w sklepach internetowych, dane z aplikacji mobilnych czy inteligentnych urządzeń (IoT). To właśnie te dane pozwalają na personalizację usług.
• Dane syntetyczne. To dane generowane komputerowo, które naśladują właściwości prawdziwych danych. Tworzy się je, aby uzupełnić istniejące zbiory, testować modele w bezpiecznym środowisku lub unikać problemów z prywatnością.
• Dane z czujników. Informacje zbierane przez sensory w czasie rzeczywistym, np. z kamer w samochodach autonomicznych, urządzeń medycznych monitorujących stan pacjenta czy maszyn w fabrykach.

‍

Sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się tam, gdzie dane są zbyt złożone lub obszerne do ręcznej analizy. Systemy oparte na AI są w stanie łączyć dane z różnych źródeł – CRM, systemów ERP, mediów społecznościowych czy danych rynkowych – aby przedstawiać konkretne wnioski i rekomendacje.

‍

Jak AI uczy się na podstawie danych? Proces trenowania

Posiadanie danych to dopiero początek. Aby AI mogła z nich korzystać, musi przejść proces zwany „trenowaniem”. Wyobraź sobie, że uczysz dziecko rozpoznawać zwierzęta, pokazując mu tysiące zdjęć psów, kotów i ptaków. Podobnie działa AI.

Podczas trenowania modelowi prezentuje się ogromne zbiory danych wejściowych (np. zdjęcia) wraz z oczekiwanymi wynikami (etykietami, np. „pies”). Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, system identyfikuje wzorce – np. cechy wspólne dla wszystkich psów – i uczy się je rozpoznawać. Im więcej zróżnicowanych i wysokiej jakości danych otrzyma, tym jego odpowiedzi będą trafniejsze.

Ten proces pozwala na automatyzację procesów analitycznych i efektywne przetwarzanie ogromnych ilości informacji, co jest fundamentem nowoczesnych rozwiązań biznesowych.

‍

Dane pod lupą – prywatność, bezpieczeństwo i ryzyka

Skoro AI korzysta z tak wielu danych, w tym prywatnych, naturalnie pojawia się pytanie o bezpieczeństwo. To jedno z największych wyzwań współczesnej technologii.

‍

Czy dane używane przez AI są anonimowe?

Nie zawsze. Często zawierają informacje, które mogą pozwolić na identyfikację konkretnych osób. Dlatego tak ważne staje się ich odpowiednie zabezpieczenie. Niestety, niekontrolowane użycie publicznych narzędzi AI przez pracowników może prowadzić do zjawiska znanego jako Shadow AI. Polega ono na wprowadzaniu poufnych danych firmowych do zewnętrznych chatbotów, co stwarza ogromne ryzyko wycieku informacji i utraty kontroli nad własnością intelektualną.

‍

Jak zapewnić bezpieczeństwo danych?

Ochrona prywatności jest fundamentem zaufania użytkowników. Aby je zapewnić, stosuje się szereg technik i procedur:

‍

• Anonimizacja i pseudonimizacja. Modyfikacja danych w taki sposób, aby uniemożliwić lub znacznie utrudnić identyfikację osób, których dotyczą.
• Szyfrowanie. Kodowanie danych, które sprawia, że są one nieczytelne dla nieuprawnionych osób.
• Minimalizacja danych. Zbieranie i przetwarzanie tylko tych informacji, które są absolutnie niezbędne do osiągnięcia celu.
• Bezpieczna infrastruktura. Tworzenie rozwiązań Data & AI, które działają w zamkniętym, kontrolowanym środowisku (np. prywatnej chmurze), gwarantuje, że wrażliwe dane nigdy nie opuszczają firmy.

Odpowiedzialne podejście do danych i transparentność są kluczowe, aby utrzymać zaufanie i działać etycznie. To jedno z największych wyzwań w pracy z AI, a dbałość o prywatność staje się priorytetem.

‍

Ramy prawne – kto i jak reguluje dane w AI?

Świat technologii nie jest „dzikim zachodem”. Przetwarzanie danych, zwłaszcza w kontekście AI, jest ściśle regulowane przez prawo. W Unii Europejskiej kluczowe znaczenie mają trzy akty prawne:

‍

1. RODO (GDPR). Ogólne rozporządzenie o ochronie danych, które określa zasady przetwarzania danych osobowych i nadaje użytkownikom prawa do kontroli nad swoimi informacjami.
2. AI Act. Rozporządzenie o sztucznej inteligencji, które klasyfikuje systemy AI pod względem ryzyka i wprowadza konkretne wymogi dotyczące ich bezpieczeństwa, przejrzystości i zgodności z prawami podstawowymi.
3. Data Act. Akt o danych, który reguluje dostęp do danych generowanych przez urządzenia podłączone do internetu i ich ponowne wykorzystanie.

‍

Poruszanie się w gąszczu tych przepisów bywa skomplikowane, dlatego wiele firm decyduje się na konsultacje AI z ekspertami, aby mieć pewność, że wdrażane rozwiązania są w pełni zgodne z prawem.

‍

Dane to odpowiedzialność

Dane są siłą napędową rewolucji AI, otwierając drzwi do innowacji, o których jeszcze niedawno mogliśmy tylko marzyć. Jednak z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność. Zrozumienie, skąd pochodzą dane, jak są przetwarzane i jakie regulacje nimi rządzą, jest kluczowe dla każdego, kto chce świadomie korzystać z technologii lub wdrażać ją w swojej organizacji.

Prawdziwa sztuka polega nie tylko na zebraniu danych, ale na ich mądrym, bezpiecznym i etycznym wykorzystaniu, aby przekształcić je w realną wartość – dla biznesu i dla ludzi.