Στην εποχή της ραγδαίας ανάπτυξης της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ), τα δεδομένα αποτελούν τον ακρογωνιαίο λίθο κάθε επιτυχημένης εφαρμογής. Όπως ένα κτίριο χρειάζεται γερά θεμέλια για να σταθεί, έτσι και τα συστήματα ΤΝ απαιτούν υψηλής ποιότητας δεδομένα για να λειτουργήσουν αποτελεσματικά. Το Open Data Institute (ODI), σε μια πρόσφατη μελέτη που δημοσιεύτηκε τον Μάιο του 2025, παρουσιάζει ένα καινοτόμο πλαίσιο που στοχεύει να καθοδηγήσει τους παρόχους δεδομένων στο πώς να καταστήσουν τα δεδομένα τους “έτοιμα για ΤΝ” (AI-ready).
Η μελέτη ξεκινά με μια σκληρή πραγματικότητα: τα δεδομένα κακής ποιότητας όχι μόνο αυξάνουν το κόστος ανάπτυξης συστημάτων ΤΝ, αλλά μπορούν να οδηγήσουν σε κρυφά προβλήματα που εμφανίζονται αργότερα, ειδικά σε κρίσιμους τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη και η χάραξη πολιτικής. Επιπλέον, τα μεροληπτικά δεδομένα επηρεάζουν αρνητικά την απόδοση των μοντέλων ΤΝ, ενώ τα σύνολα δεδομένων αξιολόγησης που δεν έχουν ελεγχθεί προσεκτικά μπορούν να οδηγήσουν σε ψευδώς θετικά αποτελέσματα ή υπερεκτίμηση της ακρίβειας των μοντέλων.
Τι Σημαίνει “Δεδομένα Έτοιμα για ΤΝ”;
Το ODI ορίζει την ετοιμότητα για ΤΝ (AI-readiness) ενός συνόλου δεδομένων μέσω τεσσάρων βασικών συνιστωσών:
- Τεχνική βελτιστοποίηση για μηχανική μάθηση: Τα δεδομένα πρέπει να είναι διαμορφωμένα και οργανωμένα με τρόπο που διευκολύνει την επεξεργασία τους από αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
- Συνολική ποιότητα και τήρηση προτύπων: Τα δεδομένα πρέπει να είναι ακριβή, πλήρη, συνεπή και να ακολουθούν διεθνή πρότυπα.
- Νομική συμμόρφωση: Η συλλογή, επεξεργασία και διάθεση των δεδομένων πρέπει να συμμορφώνεται με τους ισχύοντες νόμους και κανονισμούς.
- Υπεύθυνη συλλογή: Τα δεδομένα πρέπει να συλλέγονται με ηθικό τρόπο, λαμβάνοντας υπόψη θέματα όπως η ιδιωτικότητα και η δικαιοσύνη.
Αυτές οι συνιστώσες καλύπτουν τόσο την ηθική και κανονιστική συμμόρφωση όσο και την ευκολία χρήσης για τεχνικούς επαγγελματίες (όπως μηχανικοί ΤΝ και ερευνητές) και υποστηρικτικούς φορείς στο οικοσύστημα (όπως ομάδες υπεύθυνης ΤΝ και ρυθμιστικά όργανα).
Οι Περιορισμοί των Υπαρχόντων Πλαισίων
Η μελέτη του ODI εξετάζει κριτικά τα υπάρχοντα πλαίσια για την ετοιμότητα δεδομένων, με έμφαση στις αρχές FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – Ανιχνεύσιμα, Προσβάσιμα, Διαλειτουργικά, Επαναχρησιμοποιήσιμα). Παρότι οι αρχές FAIR έχουν υιοθετηθεί ευρέως και αποτελούν σημαντικό βήμα προς τη σωστή κατεύθυνση, οι συζητήσεις με επαγγελματίες ΤΝ αποκάλυψαν ότι τους λείπει η τεχνική εξειδίκευση που απαιτείται για πρακτική καθοδήγηση στην ετοιμότητα για ΤΝ.
Πρόσφατες προσαρμογές των αρχών FAIR, όπως το FAIR-R που προτείνει την προσθήκη μιας διάστασης εστιασμένης στην ετοιμότητα για ΤΝ, παραμένουν σε εννοιολογικό επίπεδο χωρίς συγκεκριμένη λειτουργική καθοδήγηση για τους παρόχους δεδομένων. Παρομοίως, άλλα πλαίσια όπως το AIDRIN, το Bridge2AI και το ABC framework, ενώ προσφέρουν χρήσιμες ιδέες, είτε παραμένουν πολύ αφηρημένα είτε περιορίζονται σε συγκεκριμένους τομείς όπως η βιοϊατρική.
Η μελέτη επισημαίνει επίσης ότι τα επιχειρηματικά πλαίσια ετοιμότητας για ΤΝ, όπως το AI Maturity Explorer της Accenture και το AI-readiness & Management framework της Deloitte, εστιάζουν κυρίως στην οργανωτική ετοιμότητα και όχι στις συγκεκριμένες ιδιότητες των δεδομένων που τα καθιστούν κατάλληλα για ΤΝ.
Το Νέο Πλαίσιο του ODI: Μια Ολιστική Προσέγγιση
Το πλαίσιο που προτείνει το ODI διαρθρώνεται σε τρεις βασικές κατηγορίες, καθεμία με συγκεκριμένα κριτήρια και υποκριτήρια:
1. Ιδιότητες του Συνόλου Δεδομένων
α) Τήρηση διεθνών προτύπων και κανόνων Τα δεδομένα πρέπει να ακολουθούν καθιερωμένα πρότυπα. Για παράδειγμα, η χρήση κωδικών ISO-3 για χώρες ή ISO-8601 για δεδομένα χρόνου εξασφαλίζει συνέπεια και διαλειτουργικότητα.
β) Σημασιολογική και λογική συνέπεια μεταξύ των καταχωρήσεων Σε ένα ιατρικό σύνολο δεδομένων, αν χρησιμοποιούνται συνώνυμοι όροι όπως “καρδιακή προσβολή” και “έμφραγμα”, θα πρέπει να επιλεγεί και να χρησιμοποιείται συστηματικά μόνο ένας. Οι ετικέτες θα πρέπει να συμμορφώνονται με διεθνώς αναγνωρισμένα λεξιλόγια όπως το ICD-10 ή το SNOMED CT.
γ) Αναγνωρίσιμη ανισορροπία κλάσεων και πηγών Όταν ένα σύνολο δεδομένων περιέχει πληροφορίες από διαφορετικές πηγές, πρέπει να είναι σαφές από πού προέρχεται κάθε καταχώρηση. Το CommonCorpus, για παράδειγμα, παρουσιάζει ξεκάθαρα την πηγή κάθε εγγραφής.
δ) Αποταυτοποίηση και ανωνυμοποίηση όπου απαιτείται Τα ευαίσθητα προσωπικά δεδομένα πρέπει να προστατεύονται. Ένα καλό παράδειγμα είναι το σύνολο δεδομένων Credit Card Fraud Detection, όπου οι συναλλαγές ανωνυμοποιούνται με Principal Component Analysis.
ε) Κατάλληλη μορφή αρχείου Ενώ τα αρχεία CSV είναι ευρέως χρησιμοποιούμενα, το πλαίσιο προτείνει τη χρήση πιο προηγμένων μορφών όπως το Apache Parquet, που προσφέρει καλύτερη συμπίεση και υποστήριξη μεταδεδομένων.
2. Μεταδεδομένα
α) Μορφή μεταδεδομένων αναγνώσιμη από μηχανή Η χρήση προτύπων επιτρέπει την αυτόματη επεξεργασία και κατανόηση των μεταδεδομένων από συστήματα ΤΝ.
β) Παροχή του συνόλου δεδομένων με συνημμένα μεταδεδομένα Τα μεταδεδομένα δεν πρέπει να είναι ξεχωριστά από τα δεδομένα. Οι ερωτήσεις API για ένα σύνολο δεδομένων θα πρέπει να επιστρέφουν τα μεταδεδομένα μαζί με αυτό.
γ) Βασικές τεχνικές προδιαγραφές Τα μεταδεδομένα πρέπει να περιλαμβάνουν:
- Τύπους δεδομένων (κείμενο, εικόνα, βίντεο, χρονοσειρές)
- Διαστάσεις (αριθμός γραμμών και στηλών)
- Σημασιολογία (πώς πρέπει να ερμηνεύονται τα δεδομένα)
- Πιθανές μεροληψίες
- Βασικά στατιστικά στοιχεία
- Ένδειξη για τυχόν συνθετικά δεδομένα
δ) Πληροφορίες αλυσίδας εφοδιασμού Πρέπει να τεκμηριώνεται πώς συλλέχθηκαν και επεξεργάστηκαν τα δεδομένα, χρησιμοποιώντας οντολογίες όπως το Prov-O.
ε) Νομικές και κοινωνικοτεχνικές πληροφορίες Σαφής αναφορά της άδειας χρήσης, των επιτρεπόμενων χρήσεων και τυχόν περιορισμών.
3. Υποστηρικτική Υποδομή
α) Προσβασιμότητα μέσω πύλης δεδομένων με επίκεντρο τον χρήστη Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να είναι διαθέσιμα μέσω φιλικών προς τον χρήστη πυλών, όπως η European Data Portal.
β) Προσβασιμότητα μέσω API Οι αρχιτεκτονικές RESTful API είναι το βιομηχανικό πρότυπο, ειδικά όταν οι ακριβείς περιπτώσεις χρήσης ποικίλλουν ή παραμένουν απροσδιόριστες.
γ) Υποδομή ελέγχου εκδόσεων Το Dataset Version Control επιτρέπει την παρακολούθηση ολόκληρου του κύκλου ζωής ενός συνόλου δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αλλαγών μετά τη δημοσίευση.
Παραδείγματα Εφαρμογής του Πλαισίου
Η μελέτη παρουσιάζει δύο λεπτομερή παραδείγματα εφαρμογής του πλαισίου:
Protein Data Bank (PDB)
Η βάση δεδομένων πρωτεϊνών αξιολογήθηκε ως σε μεγάλο βαθμό έτοιμη για ΤΝ. Ακολουθεί αυστηρά το πρότυπο mmCIF για κρυσταλλογραφικά δεδομένα, χρησιμοποιεί τυποποιημένες βιοχημικές συμβάσεις και παρέχει σαφή τεκμηρίωση των πηγών πρωτεϊνών. Ωστόσο, θα μπορούσε να βελτιωθεί με την προσθήκη περισσότερων μορφών αρχείων και πιο σαφή νομική τεκμηρίωση εντός των μεταδεδομένων.
Linked Open British National Bibliography
Η βρετανική εθνική βιβλιογραφία αξιολογήθηκε ως μερικώς έτοιμη για ΤΝ. Ενώ βαθμολογείται υψηλά στη συμμόρφωση με πρότυπα και την ανοιχτή αδειοδότηση, υστερεί σε θέματα όπως η απουσία παραγώγων Parquet/JSON-LD, η έλλειψη ρητής δήλωσης μεροληψίας και η απουσία αρχείων καταγραφής αλλαγών.
Η Σημασία της Ολιστικής Προσέγγισης
Ένα από τα κλειδιά της επιτυχίας του πλαισίου είναι η ολιστική του προσέγγιση. Οι ερωτηθέντες εμπειρογνώμονες τόνισαν ότι οι τρεις κατηγορίες (ιδιότητες δεδομένων, μεταδεδομένα, υποδομή) δεν πρέπει να θεωρούνται ανεξάρτητες. Αντίθετα, είναι εγγενώς συνδεδεμένες μεταξύ τους, και μια ολοκληρωμένη προσέγγιση στις πρακτικές δεδομένων εξασφαλίζει ότι πληρούνται τόσο οι προϋποθέσεις (όπως η ποιότητα και τα μεταδεδομένα) όσο και η ετοιμότητα για ΤΝ.
Επιπλέον, η μελέτη υπογραμμίζει τη σημασία του διαλόγου μεταξύ παρόχων και χρηστών δεδομένων. Όπως σημείωσε ένας από τους ερωτηθέντες, δεν πρέπει να υπάρχει σαφές όριο μεταξύ εκδοτών και χρηστών ενός συνόλου δεδομένων. Ένας συνεχής διάλογος μπορεί να δημιουργήσει έναν θετικό κύκλο ανατροφοδότησης, επιτρέποντας στους παρόχους δεδομένων να βελτιώνουν και να επαναλαμβάνουν τα σύνολα δεδομένων, τα μεταδεδομένα και την υποδομή τους σύμφωνα με τη χρήση.
Προκλήσεις και Ευκαιρίες
Η εφαρμογή του πλαισίου δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Οι πάροχοι δεδομένων μπορεί να αντιμετωπίσουν δυσκολίες όπως:
- Τεχνική πολυπλοκότητα: Η υλοποίηση όλων των συστάσεων απαιτεί τεχνική εξειδίκευση που μπορεί να μην είναι διαθέσιμη σε όλους τους οργανισμούς.
- Κόστος: Η αναβάθμιση της υποδομής και των διαδικασιών για να πληρούν τα κριτήρια μπορεί να απαιτεί σημαντική επένδυση.
- Αλλαγή κουλτούρας: Η μετάβαση σε μια προσέγγιση “by design” για την ετοιμότητα ΤΝ απαιτεί αλλαγή νοοτροπίας σε ολόκληρο τον οργανισμό.
Ωστόσο, τα οφέλη είναι σημαντικά:
- Αυξημένη αξία δεδομένων: Τα δεδομένα που είναι έτοιμα για ΤΝ έχουν μεγαλύτερη αξία και μπορούν να χρησιμοποιηθούν πιο αποτελεσματικά.
- Καλύτερη συμμόρφωση: Η τήρηση του πλαισίου βοηθά στη συμμόρφωση με κανονισμούς όπως ο GDPR και ο EU AI Act.
- Ανταγωνιστικό πλεονέκτημα: Οι οργανισμοί με δεδομένα έτοιμα για ΤΝ θα είναι καλύτερα τοποθετημένοι για να εκμεταλλευτούν τις ευκαιρίες της ΤΝ.
Το Μέλλον των Δεδομένων Έτοιμων για ΤΝ
Καθώς η ΤΝ συνεχίζει να εξελίσσεται και να διεισδύει σε όλο και περισσότερους τομείς της κοινωνίας και της οικονομίας, η ανάγκη για δεδομένα υψηλής ποιότητας, έτοιμα για ΤΝ, θα γίνεται όλο και πιο επιτακτική. Το πλαίσιο του ODI αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα προς αυτή την κατεύθυνση, παρέχοντας πρακτική καθοδήγηση που γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ θεωρίας και πράξης.
Η μελέτη καταλήγει με την παρατήρηση ότι οι πρακτικές δεδομένων έτοιμων για ΤΝ δεν βοηθούν μόνο σε πλαίσια ΤΝ. Αντίθετα, οι συστάσεις του πλαισίου παρουσιάζουν γενικές βέλτιστες πρακτικές που πρέπει να ακολουθούν οι πάροχοι δεδομένων για να διασφαλίσουν ότι τα σύνολα δεδομένων τους είναι υψηλής ποιότητας, υπεύθυνα και, πάνω απ’ όλα, έγκυρα για ολόκληρο το τεχνολογικό οικοσύστημα. Αυτό επιτρέπει στα σύνολα δεδομένων να φτάσουν στο πλήρες δυναμικό τους, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα, διευκολύνοντας την καλύτερη λήψη αποφάσεων και παρέχοντας τα θεμέλια για καινοτομία.
Συμπέρασμα
Το πλαίσιο του ODI για δεδομένα έτοιμα για ΤΝ αποτελεί μια ολοκληρωμένη και πρακτική προσέγγιση για έναν από τους πιο κρίσιμους παράγοντες στην ανάπτυξη της ΤΝ: την ποιότητα και καταλληλότητα των δεδομένων. Μέσω της συστηματικής εξέτασης των ιδιοτήτων των δεδομένων, των μεταδεδομένων και της υποστηρικτικής υποδομής, το πλαίσιο παρέχει έναν οδικό χάρτη για οργανισμούς που επιθυμούν να μεγιστοποιήσουν την αξία των δεδομένων τους στην εποχή της ΤΝ.
Η επιτυχής εφαρμογή αυτού του πλαισίου απαιτεί δέσμευση, πόρους και αλλαγή κουλτούρας. Ωστόσο, τα οφέλη – από τη βελτιωμένη απόδοση των συστημάτων ΤΝ έως την ενισχυμένη εμπιστοσύνη και διαφάνεια – καθιστούν αυτή την επένδυση όχι μόνο αναγκαία αλλά και στρατηγικά επιτακτική για κάθε οργανισμό που θέλει να παραμείνει ανταγωνιστικός στην ψηφιακή εποχή.
Καθώς προχωράμε προς ένα μέλλον όπου η ΤΝ θα διαδραματίζει ακόμη μεγαλύτερο ρόλο στη ζωή μας, η διασφάλιση ότι τα δεδομένα που τροφοδοτούν αυτά τα συστήματα είναι υψηλής ποιότητας, ηθικά συλλεγμένα και τεχνικά βελτιστοποιημένα δεν είναι απλώς τεχνική αναγκαιότητα – είναι κοινωνική ευθύνη. Το πλαίσιο του ODI μας δείχνει τον δρόμο προς αυτό το μέλλον, παρέχοντας τα εργαλεία και την καθοδήγηση που χρειαζόμαστε για να οικοδομήσουμε ένα οικοσύστημα ΤΝ που είναι όχι μόνο ισχυρό και αποτελεσματικό, αλλά και δίκαιο, διαφανές και υπεύθυνο.
Διαβάστε την πλήρη μελέτη εδώ
Πηγή άρθρου: https://theodi.org