(Продолжение, предыдущую часть см. http://rusrim.blogspot.com/2025/11/2_01430022444.html )
Интеграция эпистемологии, тавтологии и семантики в проектировании онтологий:
- Эпистемология формирует то, каким образом знания представляются, проверяются и организуются в онтологии, обеспечивая, что онтология отражает способ структурирования знаний в реальном мире.
- Тавтология обеспечивает логическую согласованность внутри онтологии, позволяя избежать циклических определений и поддерживая надежную рамочную структуру, в рамках которой сущности и взаимосвязи логически обоснованы и не являются избыточными.
- Семантика придает смысл понятиям и взаимосвязям в онтологии, обеспечивая эффективное информационное взаимодействие между системами и давая машинам возможность интерпретировать данные подобно человеку.
Ценность онтологии для ИИ: Улучшение управления информацией и данными, адаптация ИИ к культурным контекстам
В сфере искусственного интеллекта невозможно переоценить важность структуры и представления данных. Онтологии, предоставляющие структурированную основу для организации информации, могут быть весьма полезны как в управлении данными, так и в приложениях ИИ.
Онтологии описывают взаимосвязи и понятия в рамках предметной области, обеспечивая машинам возможность понимать информацию, обрабатывать её и рассуждать на её основе. Ценность онтологии в области управлении информацией и данными уже давно признана, а в сфере ИИ её применение особенно актуально для развития генеративного ИИ (GenAI) в различных культурных контекстах и для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM).
Мы наблюдаем эту проблему на примере различных генеративных предобученных преобразователей (трансформеров) (Generative Pre-trained Transformers, GPT) в различных культурах – таких, например, как Mistral из Евросоюза, DeepSeek из Китая или ChatGPT из США. Лежащие в основе культурные, социально-политические и общественные точки зрения всё чаще представляют собой новый «передний край» в понимании контекста информации в областях с различной культурой (см. ниже).
1. Традиционные преимущества: Применение онтологий в управлении данными и информацией
Прежде чем углубляться в роль онтологии в сфере ИИ, необходимо понять основополагающую ценность онтологии в управлении данными и информацией. Онтологии повышают согласованность, качество и отыскиваемость данных посредством создавая общего семантического слоя для всех систем и групп. Результатом этого является:
- Повышение качества данных: Онтологии устанавливают чёткие и ясные определения понятий, обеспечивая единообразную структуризацию и семантическую согласованность данных в разных системах. Это напрямую способствует повышению качества данных, поскольку исключает неоднозначность и неверную интерпретацию.
- Повышение интероперабельности: Посредством использования общей понятийной структуры, онтология поддерживает органичную интеграцию данных в различных системах. Это особенно ценно для крупных организаций, где информация часто хранится в разрозненных изолированных хранилищах.
- Эффективное стратегическое управление данными: Онтологии помогают осуществлять стратегическое управление данными посредством чёткого определения правил, ролей и взаимосвязей между элементами данных, упрощая тем самым управление доступом, исполнение законодательно-нормативных требований и обеспечение безопасности.
- Более эффективное обнаружение знаний: Благодаря реализации онтологии, организации могут использовать расширенные возможности поиска и рассуждений. Пользователи могут запрашивать данные более сложными способами, выявляя взаимосвязи и получая выводы, которые могут быть не очевидными при традиционном поиске по ключевым словам.
Эти традиционные преимущества обеспечивают прочную основу для управления информацией и данными. Однако ценность онтологии для приложений ИИ выходит за эти рамки, особенно когда речь идет об адаптации моделей ИИ к культурной чувствительности и к контексту организации.
2. Роль онтологии при использовании генеративного ИИ в рамках различных культур
Одной из наиболее существенных проблем для моделей генеративного ИИ (GenAI) является эффективная работа в различных культурных контекстах. Модели генеративного ИИ - например те, что основаны на больших языковых моделях - обычно обучаются на отражающих глобальные тенденции обширных наборах данных, которые часто отличаются предвзятостью в пользу доминирующих языков и культурных норм. Онтологии могут помочь с решением этой проблемы посредством создавая культурно-специфических концептуальных рамок, определяющих ключевые понятия, практики и варианты использование языка. Онтологии могут дать возможность сопоставлять концептуальное понимание с культурно-специфическими понятиями; однако эта возможность пока что лишь нарождается в отрасли ИИ.
Так, например, адаптированная к конкретному культурному контексту онтология может использоваться для обучения системы ИИ нюансам информационного обмена, а также нормам и ценностям, которые являются уникальными для этой культуры. Встраивая онтологии в структуру рассуждений модели ИИ, системы генеративного ИИ могут порождать ответы, контент или знания, которые учитывают культурные особенности и являются уместными в соответствующем контексте. Это особенно ценно в таких приложениях, как поддержка клиентов, создание контента и принятие решений в глобальном масштабе.
Онтологии также помогают избежать недопонимания, возникающего из-за культурных различий. Например, ИИ может сгенерировать текст, который хотя и кажется точным с глобальной точки зрения, способен непреднамеренно оскорбить или оттолкнуть пользователей в конкретной культурной среде из-за различий в социальном или историческом контекстах. Руководствуясь онтологиями, системы ИИ могут более эффективно справляться с подобными сложностями, обеспечивая инклюзивность и уважение многообразия.
3. Адаптация предварительно обученных универсальных моделей
Большие языковые модели, такие как ChatGPT-4o, обучаются на огромных обобщенных наборах данных, что позволяет им эффективно выполнять широкий спектр задач. Однако для того, чтобы организации могли извлечь максимальную пользу из этих моделей, их необходимо точно настроить на конкретный контекст - как контекст организации, так и культурный контекст.
Именно здесь на помощь приходит онтология. Разрабатывая онтологию организации, отражающую специфическую терминологию, процессы и взаимосвязи внутри деловой деятельности, организации могут адаптировать предварительно обученные универсальные модели для лучшего соответствия своим собственным структурам знаний и потребностям оперативной деятельности.
Рассмотрим научно-исследовательскую организацию с узкоспециализированной областью знаний. Универсальная языковая модель не будет в точности понимать технический язык и взаимозависимости в этой области. Однако, используя онтологию организации, ИИ сможет лучше понимать эти нюансы, что позволит получать более релевантные результаты и лучше оказывать поддержку при принятии решений.
Помимо этого, тонкая настройка на основе онтологии может помочь организациям встроить свои внутренние политики, ценности и критически важные для её миссии цели в модели ИИ. Это позволит обеспечить, что любая автоматизация ил любые процессы принятия решений на основе ИИ будут соответствовать стратегическим приоритетам организации, тем самым минимизируя риски и повышая эффективность.
4. Практические последствия для разработки и использования ИИ
Используя онтологии, организации могут добиться более приспособленного к их нуждам и более интеллектуального использования ИИ. В числе практических последствий применения онтологий можно назвать:
- Расширенная персонализация: Онтологии дают возможность большим языковым моделям (LLM) генерировать более релевантные, контекстно-ориентированные результаты, - будь то задача взаимодействия с клиентами, внутренний информационный обмен или стратегический анализ.
- Улучшенное взаимодействие и сотрудничество между командами и группами: Онтология может послужить в качестве общей концептуальной структуры знаний, помогая междисциплинарным группам более эффективно взаимодействовать и совместно работать над инициативами в области ИИ, основываясь на общем понимании.
- Этичный ИИ: Онтологии помогают организациям разрабатывать системы ИИ, которые являются более культурно-чувствительными, более этичными и лучше соответствующими их ценностям. Это особенно важно для предотвращения предвзятости и обеспечения справедливого и инклюзивного применения ИИ.
- Более быстрое получение деловой отдачи: Благодаря онтологиям организации могут ускорить адаптацию и тонкую настройку моделей ИИ. Время и усилия, необходимые для адаптации универсальной большой языковой модели (LLM) к потребностям организации, значительно сокращаются, что позволяет коммерческим организациям быстрее получать деловую отдачу от ИИ.
Стратегическая ценность онтологий для ИИ
Ценность онтологий для ИИ выходит за рамки их традиционной полезности для управления данными и информацией. Онтологии позволяют организациям настраивать универсальные модели ИИ, такие как GPT и LLM, делая их более релевантными и эффективными в конкретных культурных и организационных контекстах. Используя онтологии, коммерческие организации могут раскрыть весь потенциал ИИ, обеспечивая не только интеллектуальность этих систем, но и учёт ими культурных особенностей, соответствие контексту и согласованность со стратегическими целями и ценностями. Эта способность будет приобретать всё большее значение по мере того, как ИИ будет всё шире использоваться в глобальной оперативной деятельности, в процессах принятия решений и в инновациях.
(Окончание следует)
Стивен Кларк (Stephen Clarke)
Источник: сайт Substack
https://steffclarke.substack.com/p/the-convergence-of-ai-governance
Комментариев нет:
Отправить комментарий