Garbage in, garbage out (GIGO)

Garbage In, Garbage Out (GIGO) refererer til begrebet om, at outputkvaliteten fra et system er direkte relateret til inputkvaliteten. Kort sagt: Hvis du indtaster fejlbehæftede eller data af lav kvalitet i et AI-system, vil outputtet også være fejlbehæftet eller af lav kvalitet. Dette princip er universelt anvendeligt på tværs af forskellige områder, men har særlig betydning inden for AI og maskinlæring.

Historien bag udtrykket Garbage In, Garbage Out

Udtrykket “Garbage In, Garbage Out” blev først registreret i 1957 og tilskrives ofte George Fuechsel, en IBM-programmør og instruktør fra begyndelsen af 1960’erne. Fuechsel brugte udtrykket til kort og godt at forklare, at en computermodel eller et program vil give fejlagtigt output, hvis det får fejlagtigt input. Dette princip er siden blevet bredt accepteret og anvendt inden for områder som matematik, datalogi, data science, AI og mere.

Konsekvenser af GIGO i AI-systemer

Kvaliteten af træningsdata

Nøjagtigheden og effektiviteten af en AI-model afhænger i høj grad af kvaliteten af dens træningsdata. Dårligt mærkede, ufuldstændige eller biasfyldte data kan føre til upræcise model-forudsigelser og klassificeringer. Træningsdata af høj kvalitet bør være nøjagtige, omfattende og repræsentative for virkelige scenarier for at sikre, at modellen præsterer pålideligt.

Bias og retfærdighed

Data kan indeholde iboende bias, der kan påvirke retfærdigheden i AI-systemer. For eksempel kan historiske ansættelsesdata, der afspejler køns- eller racebias, resultere i AI-systemer, der viderefører disse skævheder. Det er afgørende at identificere og afbøde bias i datasæt ved hjælp af teknikker som bias-korrektion, diversificeret datasampling og fairness-orienterede algoritmer.

Fejlspredning

Fejl i inputdata kan sprede sig gennem et AI-system og føre til stadig mere upræcise resultater. For eksempel kan forkerte sensordata i et forudsigelsesbaseret vedligeholdelsessystem føre til forkerte forudsigelser om udstyrsfejl og dermed uventede nedetider. AI-systemer bør designes til at kunne identificere og rette eller markere potentielle fejl til menneskelig gennemgang.

Dataintegritet og datavask

At opretholde dataintegritet indebærer at sikre, at dataene er nøjagtige, konsistente og fejlfrie. Datavask er afgørende for at fjerne unøjagtigheder, udfylde manglende værdier og standardisere dataformater. Stærke datavalideringsmekanismer bør være på plads for at sikre integriteten af de data, der bruges i AI-systemer.

Sådan mindsker du GIGO i AI

Prioriter datakvalitet

Det er afgørende at investere i dataindsamling og forbehandling af høj kvalitet. Dette inkluderer grundig datavalidering, rensning og berigelsesprocesser for at sikre, at inputdataene er nøjagtige og repræsentative for virkeligheden.

Kontinuerlig overvågning og opdatering

AI-systemer bør overvåges løbende og opdateres med nye data for at sikre, at de forbliver præcise og relevante. Regelmæssige audits af data og modellens performance kan hjælpe med at identificere og løse problemer med datakvaliteten.

Implementér bias-afbødende teknikker

Udviklere bør aktivt lede efter og afbøde bias i datasæt. Teknikker som bias-korrektion, diversificeret datasampling og brug af fairness-orienterede algoritmer kan bidrage til mere retfærdige AI-systemer.

Fejldetektion og -korrektion

AI-systemer bør indeholde mekanismer til at opdage og rette fejl i inputdata. Dette kan omfatte automatiserede fejldetektionsalgoritmer eller markering af mistænkelige data til menneskelig gennemgang.