Yapay Zeka Hatalarının Nedeni Veri Mühendisliği Sorunları

Görünmez Hatalar ve Güncelliğini Yitirmiş Veriler

Bir yapay zeka uygulamasının veri çekme mekanizması; ister bir vektör deposu, ister belge dizini veya bir uygulama programlama arayüzü (API) olsun, sunulan bilginin hâlâ doğru olup olmadığını kontrol etmiyor. Sistemler doğruluğu değil, verinin uygunluğunu veya erişilebilirliğini puanladığı için, güncelliğini yitirmiş bir fiyat listesi veya eksik bir kayıt, güncel bir veriyle aynı güven düzeyinde sisteme aktarılıyor.

Yanlış Teşhisler ve Sektörel Yaklaşımlar

Bu tür hatalar yaşandığında ekipler genellikle yanlış teşhisler koyarak önce dil modelini değiştirmeye veya istemleri düzenlemeye çalışıyor. Ardından sorun veri geri çağırma katmanına bağlanıyor. AWS, kullanım verilerinden öğrenen bir bilgi grafiği sunarken; Snowflake, Horizon Context ve Cortex Sense ile iş mantığının yönetilmemesinden kaynaklanan yanlış cevap sorununa odaklanıyor. Ancak tüm bu çözümler, beslendikleri veri kaynağına bağımlı kalmaya devam ediyor.

Veri Gözlemlenebilirliği İhtiyacı

Sorunun temelinde, izleme sistemlerinin verinin kendisine değil, veri hattının çalışıp çalışmadığına odaklanması yatıyor. İşlemlerin başarıyla tamamlanmış olması, taşınan verinin doğru olduğu anlamına gelmiyor. Bu durum, yapay zeka öncesi finansal teknolojilerde de görülen, bir alanın değişikliğinin alt sistemlere bildirilmemesi sonucu hatalı değerlerin yayılmasına benzer bir yapı sergiliyor. Çözüm olarak, veri gözlemlenebilirliği kavramının daha etkili uygulanması gerektiği belirtiliyor.