Operations
Veri yönetişimi, hangi verinin nereden geldiğini, kimin erişebildiğini, ne kadar süre tutulduğunu ve modele girmesine izin verilip verilmediğini kayıt altına almaktır. Yapay zekâ hatlarında bu soru keskinleşir: bir gömme dizinine ya da ince ayar kümesine giren kişisel veri, silme talebi geldiğinde oradan da çıkmak zorundadır ve bu teknik olarak sıradan bir veritabanı silmesinden zordur. Veri kökeni (lineage), sınıflandırma, saklama süreleri, erişim denetimi ve veri işleme envanteri buraya bağlanır.
Geri getirmeli sistemlerde yetki genellikle son adıma bırakılıyor: model cevabı üretir, sonra kullanıcının göremeyeceği kaynaklar ayıklanır. Bu yaklaşım iki şeyi birden bozuyor — cevap yetkisiz belgelerden beslendiği için içerik sızıyor ve ayıklama sonrası cevap tutarsız kalıyor. Yetki, geri getirme sorgusunun içinde olmalı; sonradan uygulanan yetki yetki değil, perdeleme.
Veri yönetişimi genellikle hızın karşıtı sayılıyor: kurallar arttıkça proje yavaşlar. Pratikte tersi oluyor. Yönetişimsiz bir ortamda her yeni yapay zekâ projesi aynı soruları sıfırdan soruyor — bu veri nereden geliyor, kim sahibi, hangi sınıfta, kullanılabilir mi? Bu sorular her projede yeniden cevaplandığında gecikme kuralların değil belirsizliğin sonucu oluyor.
Aynı konunun öğretim ve ölçüm formatları.
