Tekoälyn koulutus- ja operatiivisen vaiheen tietojenkäyttö eroavat merkittävästi toisistaan. Koulutusvaiheessa tekoäly vaatii suuria määriä historiallista dataa, joka on usein anonymisoitua ja monipuolista, oppiakseen tunnistamaan malleja ja tekemään johtopäätöksiä. Operatiivisessa vaiheessa tekoäly käsittelee reaaliaikaista dataa, soveltaa oppimaansa ja tekee päätöksiä yksittäisten syötteiden perusteella. Näiden vaiheiden tietojenkäytön erot vaikuttavat merkittävästi vaadittavaan infrastruktuuriin, tietoturvaratkaisuihin sekä datan hallinnan käytäntöihin, mikä on erityisen tärkeää huomioida organisaation tekoälyhankkeissa.

Tekoälyn tietojenkäytön perusteet

Tekoälyn elinkaari jakautuu karkeasti kahteen pääasialliseen vaiheeseen: koulutusvaiheeseen ja operatiiviseen vaiheeseen. Näiden vaiheiden välillä on merkittäviä eroja siinä, miten ja millaista dataa käytetään.

Koulutusvaiheessa tekoälylle ”opetetaan” sen toimintaperiaatteet hyödyntämällä laajoja datakokoelmia, joiden avulla algoritmi oppii tunnistamaan malleja, tekemään ennusteita ja reagoimaan erilaisiin tilanteisiin. Tämä prosessi vaatii massiivisia määriä historiallista dataa, jotta malli oppisi toimimaan luotettavasti.

Operatiivisessa vaiheessa koulutettu tekoälymalli otetaan käyttöön tuotantoympäristössä, missä se käsittelee reaaliaikaista dataa ja tuottaa vastauksia tai toimintoja, joiden perusteella tehdään päätöksiä. Tässä vaiheessa korostuvat nopea vasteaika, tietoturva ja yksityisyydensuoja.

Näiden vaiheiden välisten erojen ymmärtäminen on kriittistä, kun suunnitellaan tekoälyhankkeiden infrastruktuuria, tietoturvaa ja datan hallintaa.

Mitä erityispiirteitä liittyy tekoälyn koulutusvaiheen tietojenkäyttöön?

Tekoälyn koulutusvaiheessa tietojen käyttöön liittyy useita erityispiirteitä, jotka erottavat sen operatiivisesta vaiheesta. Koulutusdata on perusta, jolle koko tekoälyn toiminta rakentuu.

Ensinnäkin, koulutus vaatii monipuolista ja laajaa datamassaa. Mitä enemmän ja monipuolisempaa dataa algoritmille syötetään, sitä paremmin se oppii tunnistamaan erilaisia tilanteita ja tekemään oikeita päätöksiä. Tämä data on usein historiallista, eli se kuvaa menneitä tapahtumia, joiden perusteella malli oppii ennustamaan tulevia tapahtumia.

Toiseksi, koulutusdatan laatu on ratkaisevan tärkeää. Data vaatii huolellista esikäsittelyä, joka sisältää:

• Puhdistamisen virheellisistä tai puuttuvista tiedoista
• Anonymisoinnin henkilötietojen osalta
• Normalisoinnin, jotta eri lähteistä tulevat tiedot ovat vertailukelpoisia
• Luokittelun ja jäsentelyn tekoälyn tarpeisiin sopivaksi

Koulutusvaiheessa datankäsittely on usein kertaluontoista tai jaksottaista, ja se vaatii huomattavan paljon laskentakapasiteettia lyhyessä ajassa. Tämä asettaa erityisiä vaatimuksia infrastruktuurille, joka voi tarvita tehokkaita GPU-prosessoreita ja suuria tallennuskapasiteetteja.

Lisäksi datan monipuolisuus on kriittistä, jotta vältytään ns. koulutusharhoilta, joissa tekoäly oppii tekemään päätöksiä yksipuolisen datan perusteella, mikä voi johtaa vinoutuneisiin tai virheellisiin tuloksiin tuotantokäytössä.

Miten operatiivisen vaiheen tietojenkäyttö eroaa koulutusvaiheesta?

Operatiivisessa vaiheessa tekoälyn tietojenkäyttö muuttuu merkittävästi verrattuna koulutusvaiheeseen. Tässä vaiheessa jo koulutettu tekoälymalli käsittelee reaaliaikaista dataa ja tuottaa vastauksia tai toimintoja todellisissa käyttötilanteissa.

Operatiivisessa käytössä datan määrä on tyypillisesti pienempi kuin koulutusvaiheessa, mutta käsittely on jatkuvaa ja tapahtuu usein reaaliajassa. Tämä edellyttää:

• Nopeaa vastausaikaa ja alhaista latenssia
• Korkeaa käytettävyyttä ja toimintavarmuutta
• Tehokasta virheiden hallintaa ja poikkeustilanteiden käsittelyä

Tietoturva ja yksityisyydensuoja korostuvat erityisesti operatiivisessa vaiheessa, sillä käsiteltävä data on usein arkaluontoista ja saattaa sisältää henkilötietoja tai liiketoiminnan kannalta kriittisiä tietoja. Tämä asettaa erityisiä vaatimuksia:

• Datan salaukselle siirron ja säilytyksen aikana
• Käyttöoikeuksien hallinnalle
• Auditointilokien ylläpidolle
• Säännöstenmukaisuudelle (GDPR, toimialakohtaiset säännökset)

Operatiivisessa vaiheessa infrastruktuurin vaatimukset painottuvat enemmän luotettavuuteen, skaalautuvuuteen ja tietoturvaan kuin raakaan laskentakapasiteettiin. Tämä vaikuttaa merkittävästi siihen, millainen pilviympäristö soveltuu parhaiten tekoälyn tuotantokäyttöön.

Miksi yksityinen pilvi on ihanteellinen ympäristö AI-datan hallintaan?

Yksityinen pilvi tarjoaa merkittäviä etuja tekoälyn tietojenkäsittelyyn sekä koulutus- että operatiivisessa vaiheessa. Yksityisen pilven hallittavuus ja joustavuus tekevät siitä erityisen sopivan ympäristön AI-datan hallintaan useista syistä.

Ensimmäinen ja kenties tärkein etu on tietoturva. Yksityisessä pilvessä organisaatio säilyttää täyden kontrollin dataansa ja voi varmistaa, että:

• Arkaluontoinen data pysyy organisaation omassa hallinnassa
• Pääsy dataan on tarkasti kontrolloitua
• Datan sijainti on tiedossa ja hallittavissa (esimerkiksi data voidaan pitää Suomessa)

Yksityinen pilvi tarjoaa myös paremman kustannusennustettavuuden, mikä on erityisen tärkeää AI-hankkeissa, joissa julkipilven kustannukset voivat nousta yllättävän korkeiksi etenkin laajoissa koulutusvaiheissa tai jatkuvassa operatiivisessa käytössä. Julkipilvessä erityisesti tiedonsiirtokustannukset voivat muodostua merkittäväksi kulueräksi.

Lisäksi yksityinen pilvi voidaan räätälöidä juuri organisaation AI-tarpeisiin sopivaksi, mikä mahdollistaa optimaalisen suorituskyvyn sekä koulutus- että operatiivisessa vaiheessa. Tämä räätälöitävyys koskee niin laskentakapasiteettia, tallennustilaa kuin verkkoarkkitehtuuriakin.

Yksityinen pilvi on myös erinomainen ratkaisu, kun AI-alustalta vaaditaan säännöstenmukaisuutta eri toimialojen vaatimusten täyttämiseksi. Tämä on erityisen tärkeää esimerkiksi finanssi-, terveydenhuolto- ja julkishallinnon sektoreilla.

Näin varmistat tekoälyn vastuullisen tietojenkäytön organisaatiossasi

Vastuullisen tietojenkäytön varmistaminen tekoälyhankkeissa vaatii kokonaisvaltaista lähestymistapaa, joka huomioi sekä koulutus- että operatiivisen vaiheen erityispiirteet. Tässä keskeisimmät askeleet vastuullisen AI-tietojenkäytön varmistamiseksi:

1. Luo selkeä tiedonhallinnan strategia, joka kattaa tekoälyn koko elinkaaren:

• Määrittele mitä dataa kerätään ja mihin tarkoituksiin
• Dokumentoi datan käsittelyprosessit ja vastuuhenkilöt
• Huomioi lainsäädännölliset vaatimukset (GDPR, toimialakohtaiset säännökset)

2. Varmista koulutusdatan laatu ja monipuolisuus:

• Käytä monipuolista lähdedataa tekoälyn koulutukseen
• Tarkista ja puhdista data ennen koulutusta
• Varmista, että koulutusdata ei sisällä vinoutumia tai ennakkoasenteita

3. Valitse oikea infrastruktuuri tekoälyn tarpeisiin:

• Arvioi yksityisen pilven edut oman tekoälyhankkeesi näkökulmasta
• Varmista, että valittu infrastruktuuri täyttää sekä koulutus- että operatiivisen vaiheen vaatimukset
• Huomioi skaalautuvuus ja kustannustehokkuus pitkällä aikavälillä

4. Toteuta vahvat tietoturvakäytännöt:

• Suojaa data salauksella sekä siirron että säilytyksen aikana
• Rajaa pääsy dataan vain sitä tarvitseville
• Toteuta jatkuva tietoturvan valvonta ja auditointi

5. Kehitä läpinäkyvät toimintamallit:

• Dokumentoi, miten tekoäly tekee päätöksiä
• Varmista, että tekoälyn toimintaa voidaan selittää ja perustella
• Mahdollista tekoälyn päätösten jäljitettävyys

Muista, että tekoälyn vastuullinen tietojenkäyttö on jatkuva prosessi, joka vaatii säännöllistä arviointia ja kehittämistä. Huolellisella suunnittelulla ja oikeilla infrastruktuurivalinnoilla voit varmistaa, että organisaatiosi tekoälyhankkeissa tiedot pysyvät turvassa ja niitä käytetään tehokkaasti ja eettisesti kestävällä tavalla.