إعداد البيانات هي عملية تحويل المعلومات الفوضوية غير المهيكلة إلى بيانات نظيفة ومصنفة وقابلة للتحقق يمكن للآلات التعلم منها بأمان ودقة.
يعتمد الذكاء الاصطناعي عالي الأداء على إعداد البيانات المنضبط. تشرح هذه المقالة كيفية عمل التعليقات التوضيحية ووضع العلامات ومراقبة الجودة (QC) معًا؛ لماذا يعتبر التحقق من صحة الإنسان في الحلقة (HITL) صمامًا للتحكم في المخاطر؛ وكيفية تشغيل هذه المراحل باستخدام بوابات قابلة للقياس.
نحدد المفاهيم الأساسية ونربطها بـ ISO/IEC 25012 وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الخاص بـ NIST، ونترجمها إلى الهندسة المعمارية والحوكمة وعائد الاستثمار للمؤسسات الخاضعة للتنظيم في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا، بما في ذلك الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية.
تتفق معظم الفرق الآن على أن العقبة الأساسية ليست بنية النموذج بل جودة البيانات. ومع انتقال الشركات من البرامج التجريبية إلى الإنتاج، غالبًا ما يرجع الفرق بين النموذج المفيد والنموذج المحفوف بالمخاطر إلى كيفية تحول المدخلات الخام إلى أصول جاهزة للنموذج.
الخطوات سهلة الوصف ولكن يصعب تنفيذها على نطاق واسع: إضافة هيكل إلى المدخلات غير المهيكلة (التعليق التوضيحي)، ورسم إشارات إلى الأهداف ذات الحقيقة الأساسية التي يمكن الدفاع عنها (وضع العلامات)، ثم إثبات الملاءمة للغرض من خلال مراقبة الجودة قبل أن تستهلك خطوط أنابيب التدريب البيانات.
هذا هو الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات في الممارسة. تظهر الأبحاث أن أخطاء التسمية يمكن أن تؤدي إلى تعديل التصنيفات المعيارية وتقليل الدقة بطرق غير واضحة. يعمل المنظمون أيضًا على رفع جودة البيانات والرقابة البشرية. بالنسبة للمؤسسات في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية التي تعمل بموجب التزامات وضع البيانات والتدقيق، يعد خط إعداد البيانات المنضبط أساسًا للذكاء الاصطناعي السيادي الجدير بالثقة.
ما يلي هو إطار تحليلي يتعامل مع إعداد البيانات كدورة حياة للمنتج. نحدد المراحل، ونوضح كيفية استخدامها، ونوضح كيفية تصميم الإشراف البشري الذي يرفع الجودة دون خلق عائق تشغيلي.
المشكلة ← النهج ← الهندسة المعمارية ← الحوكمة ← تأثير الأعمال
المشكلة: البيانات غير المهيكلة بدون هيكل أو إشراف أو إثبات
تصل المدخلات الأولية كنص عربي - إنجليزي، وملفات PDF، وصوت مركز الاتصال، وصور الفحص. فبدون وجود أنطولوجيا لتحديد الكيانات والعلاقات، وبدون تسميات تشفر الأهداف، وبدون دليل تكون مجموعة البيانات دقيقة وكاملة، تتعلم النماذج الاختصارات أو تضخيم التحيز. تتضاعف هذه المخاطر في السياقات ثنائية اللغة. تؤدي اللهجة وتبديل التعليمات البرمجية وتطبيع النص إلى تعقيد التعليقات التوضيحية ووضع العلامات للغة العربية ويمكن أن تخلق أخطاء صامتة تظهر فقط في الإنتاج.
النهج: ثلاث مراحل يعززها الإنسان في الحلقة
يضيف التعليق التوضيحي هيكلًا إلى الخام. وضع العلامات يرسم الإشارات إلى الأهداف. تثبت مراقبة الجودة الملاءمة للغرض. يمتد التحقق من HITL إلى هذه المراحل لاكتشاف العناصر غير المؤكدة والعناصر عالية التأثير، قبل النشر وبعده.
- التعليق التوضيحي
يعلق التعليق التوضيحي بنية ذات معنى على المدخلات. بالنسبة للنص، فكر في الامتدادات والكيانات والعلاقات؛ للصور والمربعات المحيطة وأقنعة التجزئة؛ للصوت والطوابع الزمنية وتحولات مكبرات الصوت.
يتطلب النجاح:
- امسح قواعد التصنيف التي يتبعها الجميع ويمكن تحديثها تحت التحكم في الإصدار.
- الأدوات التي تفرض هذه القواعد وتسجل كل تعديل.
- قياس الاتفاق بين المعلقين لاكتشاف الإرشادات غير الواضحة.
تكشف اتفاقية التعليق الداخلي (على سبيل المثال، كابا كوهين وألفا كريبندورف) أين تكون المبادئ التوجيهية غامضة. تظهر التعريفات الغامضة لاحقًا كضوضاء في النموذج ونتائج غير مستقرة. تعامل مع تغييرات القواعد مثل تغييرات التعليمات البرمجية: قم بتوثيقها ومراجعتها والموافقة عليها، بدلاً من التحرير في المكان.
- وضع العلامات
تعمل ميزة التصنيف على تحويل الأمثلة المنظمة إلى «الحقيقة الأساسية» التي تدرب النماذج وتختبرها. في العديد من إعدادات المؤسسة، توازن الإستراتيجية المختلطة بين التغطية والتكلفة والدقة:
- تصنيف الخبراء يعطي الدقة ولكنه يستغرق وقتًا.
- وضع العلامات على الحشود يزيد الحجم ولكنه يحتاج إلى الإشراف.
- وضع العلامات البرامجية يستخدم أنماطًا بسيطة أو تصويتًا نموذجيًا لإنتاج ملصقات المرور الأولى.
تعامل مع التصنيفات البرامجية كمرشحين وليس كحقائق. قم بتوجيه العناصر منخفضة الثقة أو عالية المخاطر إلى المراجعين البشريين. احتفظ بمجموعة فرعية ذات معيار ذهبي للفصل وللتتبع المتري المستقر عبر الإصدارات.
تُظهر الأبحاث أن أخطاء التسمية في المعايير الشائعة يمكن أن تغير تصنيفات النماذج وتقلل من الدقة، لذا فإن جودة تسمية الأداة وإعادة النظر فيها بمرور الوقت. لا تفترض أنه تم حلها في سباق واحد.
3. مراقبة الجودة (QC)
تتحقق مراقبة الجودة من الدقة والاتساق والاكتمال قبل التدريب. حدد قواعد القبول التي ترتبط مباشرة بأهداف العمل أو النموذج. على سبيل المثال، قم بتعيين الحد الأدنى من مستويات الدقة أو ضمان التغطية للفصول النادرة. استخدم أخذ العينات العشوائية لاختبار المجموعات الفرعية، وعمليات التدقيق مزدوجة التعمية لتقليل التحيز، وفحوصات الانجراف لاكتشاف التغييرات بمرور الوقت أو المنطقة.
تقدم ISO/IEC 25012 كتالوجًا عمليًا لأبعاد جودة البيانات والدقة والاكتمال والاتساق والمصداقية، والتي تتوافق تمامًا مع اتفاقيات مستوى الخدمة للبيانات. تتبع هذه المقاييس مثل المقاييس التشغيلية.
الإنسان في الحلقة كصمام للتحكم في المخاطر
قبل النشر، استخدم مراجعة الخبراء للتسميات الهامة وسياسات الحالة المتطورة. بعد النشر، استخدم التعلم النشط لإرسال تنبؤات غير مؤكدة أو عالية التأثير إلى البشر للتأكيد.
الحفاظ على مسارات التدقيق للمنظمين والمراجعات الداخلية. إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الخاص بـ NIST يؤكد على الرقابة البشرية وممارسات البيانات القوية كركائز للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة. تحتاج القطاعات الحيوية للسلامة، بما في ذلك التمويل والخدمات العامة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا، إلى هذا الانضباط.
الهندسة المعمارية: كيفية جعل إعداد البيانات قابلاً للتكرار
تعامل مع إعداد البيانات كرمز وكخدمة مُدارة.
- مستودع القواعد مع التحكم في الإصدار.
- منصة التعليقات التوضيحية ووضع العلامات التي تفرض الهيكل.
- خدمة عالية الجودة تقيس الاتفاقية وأنواع الأخطاء.
- خدمة التحقق التي تدير فحوصات مراقبة الجودة قبل التدريب.
- لوحة تحكم للمجموعات الذهبية ومسارات التدقيق وأدوار المراجع.
- حلقة التعلم النشط التي تحدد حالات الإنتاج غير المؤكدة للمراجعة.
قم بالتشغيل بخطوات واضحة:
- حدد القواعد ومقاييس النجاح.
- قم بتشغيل برنامج تجريبي صغير لاختبارها، ثم قم بالتوسيع بمجرد استقرار الاتساق.
- قم بإنشاء ملصقات المرور الأولى تلقائيًا؛ وقم بتوجيه العناصر منخفضة الثقة إلى الخبراء.
- حافظ على مجموعات الذهب التي تم التحقق منها عبر الإصدارات. تتبع أنماط الدقة والخطأ.
- فرض نقاط تفتيش مراقبة الجودة لحظر البيانات منخفضة الجودة.
- راقب النماذج المنشورة واكتشف الانجراف وقم بتحديث البيانات عند الحاجة.
بالنسبة للمشاريع ثنائية اللغة واللغة العربية أولاً، قم بتضمين فحوصات خاصة باللغة. قم بتطبيع النص العربي والتعامل مع علامات التشكيل باستمرار وتسجيل كلمات اللهجة بوضوح في مجموعة القواعد الخاصة بك. سيؤدي تجاهل هذه الأمور إلى تشويه التقييم ونتائج العالم الحقيقي.
تُعد مورفولوجيا اللغة العربية وتبديل الرموز أمرًا شائعًا في أعباء العمل في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا؛ فإذا تجاهلتها الأنطولوجيا الخاصة بك، فإن توزيعات الملصقات الخاصة بك ستضلل تقييمات الأداء في العالم الحقيقي.
الحوكمة: المعايير والإقامة وقابلية التدقيق
تواجه الشركات في سوق أبوظبي العالمي والمملكة العربية السعودية متطلبات متداخلة حول حماية البيانات والشفافية والمساءلة. تعامل مع إرشادات التعليقات التوضيحية وإصدارات الأنطولوجيا والمجموعات الذهبية كقطع أثرية محكومة. حافظ على النسب من البيانات الأولية إلى الميزات إلى التسميات إلى إصدارات النماذج. احتفظ بسجلات تدقيق للقرارات البشرية، بما في ذلك من قام بالفصل في الخلافات ولماذا. استخدم RBAC للمعلقين والمراجعين، وافصل الواجبات بين مؤلفي القواعد والمعتمدين على العناصر الذهبية.
استخدم ISO/IEC 25012 لتنظيم اتفاقيات مستوى الخدمة للبيانات ودعم محادثات المدقق. قم بتطبيق إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الخاص بـ NIST للحصول على رؤية متعددة الوظائف لجودة البيانات والرقابة البشرية. بالنسبة للبيانات الحساسة، تأكد من الإقامة في الإمارات العربية المتحدة أو المملكة العربية السعودية على النحو المطلوب، وتحقق من أن أي تصنيف جماعي أو مراجعة خارجية يتوافق مع قواعد التعريب والنقل عبر الحدود. في ADGM، قم بتضمين شروط لوائح حماية البيانات 2021 في خدمة الإعداد الخاصة بك. بالنسبة للبيانات الصحية أو المالية، أضف نقاط تفتيش HITL قبل تدفق الملصقات إلى التدريب.
تأثير الأعمال: نماذج أفضل ووقت أسرع للتقييم
إن خط أنابيب إعداد البيانات المنضبط يدفع ثمنه. تعمل الملصقات النظيفة على تحسين استقرار التدريب ودقة التقييم. تعمل الأنطولوجيا المهيكلة على خفض تكلفة إضافة فئات أو نوايا جديدة. تمنع بوابات مراقبة الجودة انحدارات جودة البيانات، مما يؤدي إلى تسريع تحليل السبب الجذري عند انخفاض الأداء. تقلل المراجعة البشرية في النقاط الصحيحة من الإيجابيات الكاذبة في القرارات عالية التأثير.
خذ بعين الاعتبار مثالًا إقليميًا:
كانت وكالة الخدمة العامة في دول مجلس التعاون الخليجي بحاجة إلى فرز استفسارات المواطنين باللغتين العربية والإنجليزية. عمل الطيارون الأوائل باللغة الإنجليزية لكنهم فشلوا في اللهجات الخليجية. وضع الفريق قواعد تصنيف واضحة لمصطلحات اللهجة وفئات الخدمة، وأجرى برنامجًا تجريبيًا قصيرًا للتعليقات التوضيحية، واستخدم التصنيف الآلي للبيانات المتراكمة قبل توجيه الحالات منخفضة الثقة إلى اللغويين العرب.
فرضت نقاط مراقبة الجودة معايير الدقة حسب اللغة والقناة. وأدت حلقة ما بعد النشر إلى إرسال حالات غير مؤكدة إلى المراجعين لمدة ثلاثة أشهر. النتيجة: دقة أعلى في النوايا العربية، وتقليل التصعيد، وسجلات تدقيق كاملة - كل ذلك من خلال خط بيانات يمكن التنبؤ به، وليس من خلال نموذج أكبر.
توضيح المفاهيم الرئيسية
• التعليق التوضيحي: إضافة بنية إلى المعلومات الأولية بناءً على قواعد واضحة.
• وضع العلامات: تعيين الإجابات الصحيحة للتدريب النموذجي والتقييم.
• اختبار الاتفاقية: قياس الاتساق بين الملصقات البشرية.
• وضع العلامات البرامجية: استخدام قواعد بسيطة أو تصويت نموذجي لإنتاج مسودات التسميات.
• المجموعة الذهبية: عينة تم التحقق منها تستخدم لقياس الدقة بمرور الوقت.
• اتفاقيات مستوى الخدمة للبيانات: أهداف رقمية مثل الدقة في العناصر التي تم التحقق منها أو الحد الأدنى من التغطية.
• التعلم النشط: إرسال تنبؤات غير مؤكدة إلى البشر للمراجعة.
مذكرة الامتثال
إذا كنت تستخدم تعليقات توضيحية خارجية، فتحقق من وضع البيانات وعناصر التحكم في الوصول وضمانات الحذف كتابيًا. بالنسبة لمجموعات البيانات ذات اللغات المختلطة، تأكد من أن المحتوى العربي الحساس لا يترك الولاية القضائية المطلوبة حتى لو كان المحتوى الإنجليزي كذلك.
قائمة التحقق من جاهزية إعداد البيانات
- تم تعريف القواعد وإصدارها، مع الموافقات المسجلة.
- تم اختبار الإرشادات حتى تفي الاتفاقية بالمستويات المستهدفة.
- أدوات تفرض الهيكل. لا توجد تسميات ذات نص حر؛ عمليات تصدير ذات إصدارات؛ معرفات تعليقات توضيحية يمكن تتبعها.
- استراتيجية وضع العلامات المختلطة في مكانها. قواعد برنامجية مع درجات الثقة؛ مراجعة بشرية للعناصر منخفضة الثقة.
- مجموعة ذهبية تم التحقق منها تم إنشاؤها وموازنتها حسب الموضوع واللغة.
- بوابات مراقبة الجودة تعمل. معايير القبول المرتبطة بمقاييس الأعمال والنموذج؛ التمرير/الحظر الآلي
- تم إنشاء تقارير التحيز والانجراف بإجراءات واضحة.
- مسار تدقيق كامل من البيانات الأولية إلى الملصق النهائي. تم تسجيل إجراءات المراجع.
- يتم فرض ضوابط الإقامة والوصول مع تأكيدات البائع.
التطلع إلى المستقبل بوضوح مسؤول
في المنطقة، أصبحت المزيد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تؤثر الآن على المواطنين والعمليات المنظمة. النضج ليس عدد النماذج في الإنتاج ولكن القدرة على التنبؤ بخط الأنابيب الذي ينتجها. إعداد البيانات يستحق الانضباط على مستوى المنتج. حدد القواعد الخاصة بك وقم بإصدارها. قم بموازنة استراتيجيات وضع العلامات وإبقاء البشر في المكان الأكثر أهمية. تعامل مع جودة الملصق كهدف قابل للقياس، وقم بمواءمة معايير البيانات مع ISO/IEC 25012 ورسم خريطة الإشراف وفقًا لتوجيهات NIST. اجعل كل شيء قابلاً للتدقيق ومقيمًا حيث يتطلب القانون ذلك.
