The Data Governance Challenges of LLMs

Summary

在本期《数据之光》节目中，主持人George和Deanna邀请了Kik Consulting和Educational Services的总裁Bob Seiner，共同探讨了前沿AI技术及其带来的数据治理挑战。Bob分享了他的最大爱好——乐高，并与数据工作之间的相似之处。节目重点讨论了大型语言模型（LLMs）的数据治理问题，包括隐私、偏见、知识产权等挑战，并强调了数据治理在应对这些挑战中的重要性。Bob还提到了他的两本书《非侵入式数据治理》和《非侵入式数据治理再出击》，分享了在数据治理领域的经验和见解。

Takeaways

• 🤖 AI技术和数据治理面临的挑战是当前热门话题，尤其是在大型语言模型（LLMs）和生成性AI领域。
• 🧱 数据治理的挑战是现有数据挑战的延伸，包括保护数据、防止偏见和知识产权问题。
• 📈 LLMs和生成性AI的风险可能比传统数据应用更高，因为它们更容易被大众接触和使用。
• 🔍 验证LLMs生成的信息至关重要，因为它们可能会产生错误或虚构的信息。
• 💡 数据治理程序需要适应新技术，确保数据的敏感性和正确处理。
• 🛠️ 组织可能需要创建专门团队来管理和训练基于自家数据的LLMs，以用于企业运营。
• 📚 作者Bob Seiner提倡非侵入式数据治理方法，强调利用现有流程和政策。
• 📖 Bob Seiner的两本书《非侵入式数据治理：最小阻力和最大成功之路》和《非侵入式数据治理再出击：获得经验和视角》提供了数据治理的洞见和实践经验。
• 🔄 训练LLMs时应谨慎，避免使用有偏见的数据，以防止产生偏见结果。
• 🚀 LLMs和生成性AI为数据治理带来了新机遇，需要行业专家和组织共同努力制定治理策略。
• 🌐 数据治理不仅是技术问题，还涉及教育新一代如何批判性地评估AI生成的信息。

Q & A

Bob Seiner的主要职业是什么？

Bob Seiner是Kik Consulting和Educational Services的总裁，也是《数据管理》通讯的作者和出版人。

Bob Seiner在工作之外的最大爱好是什么？

Bob Seiner在工作之外的最大爱好是乐高（Legos），特别是与T-Rex相关的模型。

Bob Seiner认为乐高和数据处理有什么相似之处？

Bob Seiner认为乐高和数据处理都需要热情、创造力和耐心。

在讨论大型语言模型（LLMs）时，Bob Seiner提到了哪些挑战？

Bob Seiner提到的挑战包括隐私问题、偏见问题、知识产权问题以及分享信息的适当方式。

Bob Seiner如何看待大型语言模型（LLMs）的风险？

Bob Seiner认为LLMs的风险是基于我们以前面临的相同挑战，但由于数据的曝光和任何人都能访问的能力，现在的风险可能更高。

Bob Seiner提到了哪些与数据治理相关的问题？

Bob Seiner提到数据治理需要对大型语言模型使用的数据进行分类，确保数据的敏感性和保密性得到妥善处理。

Bob Seiner提到了哪些关于数据治理的书籍和资源？

Bob Seiner提到了他的两本书《非侵入式数据治理：最小阻力和最大成功之路》和《非侵入式数据治理再次出击：获得经验和视角》。

Bob Seiner如何看待非侵入式数据治理？

Bob Seiner认为非侵入式数据治理是一种更为温和的方法，它不是赋予人们新的职责，而是认可并提升他们已有的工作。

Bob Seiner对于大型语言模型（LLMs）的未来发展有何看法？

Bob Seiner认为LLMs是一个巨大的机遇，需要数据治理程序来解决与之相关的挑战，他预见到数据治理将会因此得到加强。

Bob Seiner建议如何使用大型语言模型（LLMs）？

Bob Seiner建议在使用LLMs时要进行事实核查，并且要学会如何提出问题以获得有效的结果。

Bob Seiner对于数据治理的未来趋势有何预测？

Bob Seiner预测数据治理将会因为LLMs和生成性AI的兴起而变得更加重要，他鼓励组织制定内部政策并进行适当的培训。