Der Tenor “Content is King” eine so gut wie allen datengetriebenen Systemen eine weitverbreitete Maxime. Dieser Satz, so prägnant er auch ist, muss jedoch ergänzt werden: “Quality is Queen”.
Die Dualität von umfangreichen Datenkorpora und deren qualitativer Integrität bildet das unerschütterliche Fundament, auf dem moderne KI-Systeme errichtet werden. In diesem Kontext ist die belastbare Qualität von Daten von kritischer Bedeutung – sie ermöglicht es KI-Modellen, präzise und valide Vorhersagen zu treffen, oder gar überhaupt zu funktionieren.
Damit Daten zu qualitativ hochwertige Daten (und später zu wertvollem Wissen) werden, müssen Bereinigungen, Korrekturen, Validierung durchlaufen werden, die ihre Authentizität bestätigt und sie von kontaminierenden Variablen befreit. Die Qualität der Daten wird durch ihre Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz definiert.
Neben diversen statistischen bzw. stochastischen Methoden greift man häufig, und das gilt auch für mittlerweile weltbekannte GPT-Systeme zu, auf ein altbekannte Element. Dem Menschen.
Die menschliche Komponente, die in Form von Expertenurteil und qualitativen Bewertungen einfließt, bleibt trotz aller statistischer und algorithmischer Fortschritte essenziell. Die intuitive Einschätzung von Fachleuten kann dazu beitragen, subtile Muster und Anomalien zu identifizieren, die von rein datengetriebenen Methoden möglicherweise übersehen werden. Oft werden jedoch ungelernte Kräfte genutzt, um Daten massenhaft zu bereinigen, kategorisieren und ggfs. sogar zu korrigieren.
Interessanterweise sind Datensätze selten ohne Verzerrungen (Bias), egal ob durch Experten überprüft, oder durch ungelernte Kräfte.
Es ist unerlässlich, dass Experten in der Datenwissenschaft eine sorgfältige Balance zwischen datengetriebenen Ansätzen und menschlichem Urteilsvermögen herstellen. Die menschliche Expertise bleibt ein kritischer Faktor, um qualitative Aspekte in die Dateninterpretation und Modellfeinjustierung einfließen zu lassen. Ohne das unermüdliche Streben nach Datenqualität kann keine KI-Systemarchitektur das Versprechen von präzisen und verlässlichen Vorhersagen einlösen.