ذات صلة

اخبار متفرقة

خمسة فروق حقيقية بين أندرويد وآي أو إس لا يخبرك بها أحد

1- فلسفة التحكم والحرية يبدأ الفرق الجوهري بين Android وiOS...

ما الذي يخفيه جليد القارة القطبية الجنوبية؛ يكشف العلماء عن 207 براكين مخفية

اكتشاف أرشيف البراكين الجليدية في القارة القطبية الجنوبية كشف فريق...

قبل رمضان: طريقة إعداد تتبيلة دجاج للشوي

مقادير تتبيلة دجاج للشوي جهّز قطع الدجاج مع بصل مبشور،...

طريقة عمل الكاتشب في المنزل خطوة بخطوة

مقادير الكاتشب بالبيت تتكوّن المقادير من كيلو طماطم، و3/4 كوب...

سمك فيليه بالليمون والبقدونس على طريقة المحلات

جهّز مقادير سمك الفيليه والليمون والبقدونس وفق طريقة الشيف...

المخاطر الخفية المرتبطة باستخدام البيانات الاصطناعية في المؤسسات.. تعرف عليها

البيانات الاصطناعية كمعيار مؤسسي

تتحول البيانات الاصطناعية من أداة بحثية إلى معيار مؤسسي يتيح الوصول إلى بيانات عالية الجودة ومتوافقة مع الخصوصية والتنظيم دون كشف هوية الأفراد أو معلوماتهم الحساسة.

تخفى البيانات الاصطناعية التعقيد الموجود في العالم الواقعي حيث تتضمن البيانات الواقعية تباينًا ولايقين وأحداث غير متوقعة وسلوكًا بشريًا متأثرًا بالسياق والضغط والصدف والخبرات المعيشية.

تميل البيانات الاصطناعية إلى تعلم أنماط من النماذج السابقة التي تعتبر ذات معنى، ما يجعل المؤسسات تتعلم من فهم العالم كما بدا لها في الماضي بدلاً من الواقع نفسه.

يتضح هذا في القطاع المالي عندما يدرّب نموذج تقييم الجدارة الائتمانية على بيانات المقترضين الواقعية ليكتشف ديناميكيات الدخل المفاجئة وشبكات الدعم والتفاوض غير الرسمي وأنماط السداد الموسمي.

وعند استخدام بيانات اصطناعية مشتقة من هذا النموذج لتدريب نموذج آخر، يرى النموذج الجديد نسخة مبسطة من المقترضين بدلاً من الواقع المعقد، مما يخلق اتساقًا صناعيًا يعطي شعورًا بالدقة ولكنه يخفي الاستثناءات الحاسمة في القرارات الواقعية.

وتتصاعد المخاطر في قطاع الرعاية الصحية حين تكون البيانات السريرية غير منتظمة بسبب اختلاف الحالات وتداخل الأعراض والسجلات غير المكتملة، فالنموذج المدرب على بيانات اصطناعية فعال في الحالات الشائعة لكنه يفقد القدرة على اكتشاف الحالات النادرة أو المعقدة في الوقت المناسب.

وتؤدي هذه الطبيعة إلى زيادة الثقة بالنموذج مع انخفاض قدرته على اكتشاف الظواهر غير المتوقعة، وهو أمر حاسم في اتخاذ القرارات الطبية.

تمتد آثار البيانات الاصطناعية إلى مجالات تعتمد على أحداث نادرة وشذوذ في أنظمة كشف الاحتيال وأمن سيبراني وتنبؤ المناخ حيث تكون النتائج حساسة للحدث النادر والكوارث المحتملة.

وتتركز البيانات الاصطناعية على المتوسطات، ما يجعل النماذج قوية في الحالات الاعتيادية لكنها أقل حساسية لتقلبات العالم الواقعي، ويصعب اكتشاف هذا الانحراف باستخدام مقاييس الأداء التقليدية.

وتفرض قوة البيانات الاصطناعية انضباطًا مؤسسيًا حيث تحتاج إلى إعادة معايرة المجموعات بشكل مستمر وفق الواقع الجديد، مع التركيز على الدقة في الحالات الاستثنائية وتوثيق أصل كل نموذج لضمان الشفافية ومنع تراكم الانحياز عبر الأجيال.

ويظل التدخل البشري ضروريًا، فتوفر الخبرة البشرية والقدرة على تفسير البيانات تربط النماذج بالواقع وتمنعها من الانعزال في دائرة منطقية داخلية لا تتوافق مع العالم الفعلي.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على