Από το 2016, οι αρχές FAIR — ότι τα δεδομένα πρέπει να είναι Εντοπίσιμα (Findable), Προσβάσιμα (Accessible), Διαλειτουργικά (Interoperable) και Επαναχρησιμοποιήσιμα (Reusable) — αποτελούν το θεμέλιο της υπεύθυνης διαχείρισης ανοικτών δεδομένων. Ιδίως στην κοινότητα της ανοικτής επιστήμης, το FAIR διαμόρφωσε τον τρόπο με τον οποίο δημοσιεύουμε, μοιραζόμαστε και επαναχρησιμοποιούμε επιστημονικά και δημόσια δεδομένα· έφερε μια κοινή γλώσσα σε ένα κατακερματισμένο οικοσύστημα.
Όμως, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει την παραγωγή γνώσης και τη λήψη αποφάσεων, το FAIR από μόνο του μπορεί να μην αρκεί πλέον. Προκύπτει ένα νέο ερώτημα: τι σημαίνει τα δεδομένα να είναι «έτοιμα για ΤΝ» — και έτοιμα για ποιον τύπο ΤΝ;
Νωρίτερα φέτος προτείναμε τις αρχές και το πλαίσιο FAIR‑R, ενώ πρόσφατα η Frontiers παρουσίασε την πλατφόρμα διαχείρισης δεδομένων FAIR². Και οι δύο επεκτείνουν το FAIR, αλλά διαφέρουν σε εστίαση και μεθοδολογία: το FAIR‑R εισάγει μια εννοιολογική διεύρυνση, ενώ το FAIR² προσθέτει λειτουργική καθοδήγηση. Μαζί, δείχνουν πώς εξελίσσεται η κατανόησή μας για την «ετοιμότητα» των δεδομένων στην εποχή της ΤΝ.
FAIR‑R: Προσθέτοντας την «Ετοιμότητα για ΤΝ»
Όταν προτείναμε το FAIR‑R, στόχος ήταν να μεταφέρουμε το FAIR στην εποχή της μηχανικής νοημοσύνης. Το επιπλέον «R» — Readiness for AI — επεκτείνει το FAIR πέρα από την προσβασιμότητα και τη διαλειτουργικότητα, σε έναν κόσμο όπου τα δεδομένα πρέπει να είναι και κατάλληλα για αλγοριθμική χρήση.
Αυτό σημαίνει ότι σκεφτόμαστε όχι μόνο τεχνικά χαρακτηριστικά, αλλά και διακυβέρνηση, ποιότητα και ηθική. Το FAIR‑R καλεί τους φορείς να αναρωτηθούν:
- Είναι τα δεδομένα επαρκώς επισημειωμένα, ισορροπημένα και τεκμηριωμένα για μηχανική μάθηση;
- Έχουν οριστεί με σαφήνεια η προέλευση, ο σκοπός και η ευθύνη (agency, provenance, purpose);
- Ποιος αποφασίζει τι συνιστά «υπεύθυνη επαναχρησιμοποίηση»;
Κατ’ αυτόν τον τρόπο, το FAIR‑R μετακινεί το FAIR από ένα πλαίσιο «προσφοράς ανοικτότητας» σε ένα αρχών‑και‑στρατηγικής πλαίσιο ετοιμότητας. Δεν αφορά την αδιάκριτη δημοσίευση περισσότερων δεδομένων, αλλά την προετοιμασία των σωστών δεδομένων, για τους σωστούς σκοπούς — ειδικά για το δημόσιο συμφέρον.
FAIR²: Από τις αρχές στην πράξη
Η πλατφόρμα FAIR² που παρουσίασε η Frontiers αναγνωρίζει επίσης ότι το FAIR χρειάζεται επικαιροποίηση — αλλά προσεγγίζει το πρόβλημα διαφορετικά. Αντί να προσθέτει ένα μόνο «R», το FAIR² διπλασιάζει το ακρωνύμιο. Διατηρεί τις αρχικές αρχές FAIR και προσθέτει δύο νέες διαστάσεις:
- AI‑Readiness (AIR): τεχνικά κριτήρια για αποτελεσματική χρήση σε ML (δομή, επισημείωση, εκδόσεις, APIs, κλιμάκωση), και
- Responsible AI (RAI): δικλίδες ηθικής και λογοδοσίας (αξιολόγηση προκαταλήψεων, επεξηγησιμότητα, ανθρώπινη εποπτεία).
Το αποτέλεσμα είναι ένα πλαίσιο συμμόρφωσης τύπου «checklist». Το FAIR² μετατρέπει το πνεύμα του FAIR‑R σε κάτι που μπορείς να ελέγξεις, να πιστοποιήσεις και να εφαρμόσεις σε επίπεδο συνόλου δεδομένων — το FAIR, επιχειρησιακά και τυποποιημένα για την εποχή της ΤΝ.
Ίδιος προορισμός, διαφορετικές διαδρομές
Αν και τα FAIR‑R και FAIR² μοιράζονται «γενετικό υλικό», αντιπροσωπεύουν δύο άκρα του ίδιου φάσματος: το FAIR‑R ρωτά γιατί πρέπει τα δεδομένα να είναι έτοιμα για ΤΝ και για ποιον, ενώ το FAIR² σού λέει πώς να το πετύχεις. Με αυτή την έννοια, το FAIR‑R λειτουργεί ως «πολικός αστέρας», ενώ το FAIR² προσφέρει την «πυξίδα και τον χάρτη».
Πέρα από την ετοιμότητα: «Έτοιμα για ΤΝ» — για τι ακριβώς;
Η βαθύτερη ερώτηση βρίσκεται πέρα από τα δύο πλαίσια. Τόσο το FAIR‑R όσο και το FAIR² προϋποθέτουν ότι η «ετοιμότητα για ΤΝ» είναι επιθυμητός προορισμός — όμως το είδος ετοιμότητας που χρειαζόμαστε εξαρτάται από το είδος ΤΝ που χτίζουμε. Παραδείγματα δείχνουν γιατί ένας ορισμός «one‑size‑fits‑all» δεν αρκεί (βλ. επίσης το “Fourth Wave of Open Data”):
- Εκπαίδευση Μοντέλων Βάσης: τεράστια, ποικίλα, σύνολα δεδομένων με σαφή προέλευση, καταγραφή προκαταλήψεων και δικαιώματα χρήσης.
- Fine‑tuning τομεακών μοντέλων: καλά επισημειωμένα, στοχευμένα δεδομένα με ισχυρή διασφάλιση ποιότητας και ισορροπημένες κλάσεις.
- RAG (Retrieval‑Augmented Generation): έγκυρες, συχνά ανανεούμενες πηγές περιεχομένου, με ξεκάθαρες άδειες.
- Πρακτορικά (agentic) συστήματα ΤΝ: ροές δεδομένων με κατάσταση και χρονικές σφραγίδες, λεπτομερείς προδιαγραφές συμφραζομένων και ιχνηλασιμότητα ενεργειών.
- Παραγωγή συνθετικών δεδομένων: ηθικές δικλίδες, τεκμηρίωση μετασχηματισμών και έλεγχοι εγκυρότητας.
- Αξιολόγηση & red‑teaming: σύνολα δεδομένων‑benchmarks με διαφανείς προκαταλήψεις, σταθερή εκδοσιολόγηση και ανοικτή πρόσβαση.
Το ίδιο σύνολο δεδομένων που είναι «έτοιμο για ΤΝ» για αξιολόγηση μοντέλων μπορεί να είναι ακατάλληλο ή μη ασφαλές για εκπαίδευση ή για συστήματα RAG. Χωρίς τον προσδιορισμό του «για τι», η ετοιμότητα καταλήγει κενή ετικέτα.
Από το FAIR στο «κατάλληλο για σκοπό» και την συμφραζόμενη ετοιμότητα
Συνοπτικά: μεταβαίνουμε από έναν κόσμο «ανοικτό από προεπιλογή» σε έναν κόσμο «έτοιμο για ΤΝ εκ σχεδιασμού». Τα FAIR‑R και FAIR² είναι σημάδια αυτής της μετάβασης — από τη γενική ανοικτότητα προς την συμφραζόμενη, σκοπο‑κεντρική ετοιμότητα. Όμως η ετοιμότητα δεν μπορεί να είναι αφηρημένη: πρέπει να είμαστε ρητοί — έτοιμη για ποιο είδος ΤΝ, σε ποιο πλαίσιο και με ποιο σκοπό;
Μόνο έτσι θα διασφαλίσουμε ότι τα δεδομένα που τροφοδοτούν τα συστήματα ΤΝ αντανακλούν όχι μόνο την τεχνική αρτιότητα αλλά και τον κοινωνικό σκοπό και την ηθική ευθυγράμμιση — την ουσία του «έτοιμοι για την εποχή της ΤΝ».
Πηγή άρθρου: https://sverhulst.medium.com/