Intervju sa Anthonyjem Scriffignanom za časopis The Banker

Glavni podatkovni znanstvenik društva Dun & Bradstreet razgovarao je s Liz Lumley o podacima sa svrhom, nepoznatim poremećajima i borbi protiv pristranosti u području umjetne inteligencije.

Guglajte „Apple Watch mi je spasio život“ i pronaći ćete niz priča o tome kako je istoimeno nosivo računalo otkrilo nedijagnosticiranu nepravilnost otkucaja srca ili pozvalo hitnu službu kada je nositelj doživio nezgodu ili zdravstveni problem. Navedene značajke moguće su zahvaljujući prikupljanju velikih količina vrlo osobnih podataka o korisniku kao što su, primjerice, informacije o krvnom tlaku, otkucajima srca i precizni podaci o lokaciji dobiveni putem GPS-a.

Ukupna količina podataka za koju se očekuje da će biti stvorena, snimljena, kopirana i korištena na globalnoj razini 2022. godine iznosi 97 zetabajta (jedan zetabajt je trilijun gigabajta), a platforma za analizu statističkih podataka Statista predviđa da će taj broj porasti na čak 181 zetabajt do 2025. Međutim, veća količina podataka ne znači nužno i bolju analitiku. Način na koji prikupljate i koristite se tim podacima treba imati „svrhu“, smatra Anthony Scriffignano, viši potpredsjednik i glavni podatkovni znanstvenik Dun & Bradstreet-a.

Personalizacija umjesto privatnosti

Želimo da naši životi budu... okruženi stvarima koje možemo prilagođavati u sve većoj mjeri, ali također želimo privatnost“, objašnjava. „To su zapravo dva oprečna htjenja, ali ne radi se o jednom ili drugom, već moramo s određenom svrhom biti tu gdje jesmo u tom kontinuumu.“

Anthony Scriffignano vjeruje da svijet teži k većoj transparentnosti kako bi se jasnije znalo što se prikuplja i što se radi s našim podacima. „Radi se o neželjenoj posljedici prekomjerne kontrole“, kaže.

„Kad bih morao dopustiti svaku pojedinačnu uporabu svakog pojedinog podatka koji stvorim tijekom života, nikad ne bih uspio ništa učiniti. Stalno bih davao ili odbijao davati dopuštenja.“

Ako promatramo uporabu podataka u poslovnom kontekstu, poduzeća se moraju pridržavati brojnih globalnih zakona i propisa, a ti zakoni često ne olakšavaju organizacijama prikupljanje korisnih informacija o, primjerice, pojedinačnim prevarantima.

POSTOJI RAZLOG ZAŠTO SU BANKE REGULIRANE. U NJIMA SE ČUVA NOVAC, ZAR NE?

„Postoji razlog zašto su banke regulirane“, kaže Scriffignano. „U njima se čuva novac, zar ne? To nije nužno loše. Mogao bi se stvoriti krajolik koji je otporniji na prijevaru ili otporniji na financiranje trgovine ljudima, droga i sličnih stvari.“

Međutim, jedan od izazova za financijske usluge u vezi s podacima je razumijevanje „potencijalno proturječnih regulatornih zahtjeva u različitim dijelovima svijeta“, objašnjava Scriffignano. Ovaj posao „ne treba olako shvatiti. To je posao kojem treba posvetiti puno radno vrijeme kako bi se osigurala potpuna usklađenost.“

Pravilna regulacija

Kao strastveni ronilac, gospodin Scriffignano ima jednu usporedbu koju često smatra korisnom. „Kada ronite, imate spremnik stlačenog zraka na leđima i regulator za disanje. Taj regulator sprječava da stlačeni zrak uđe u vaša pluća, pod punim pritiskom, što bi vas ubilo“, kaže. „Stoga je taj regulator prilično važan. Međutim, ako potpuno prekine dovod zraka, nećete moći disati. Zato je potrebna pravilna regulacija.“

Kako se količina stvorenih i prikupljenih podataka eksponencijalno povećava, tako raste i uporaba napredne analitike i umjetne inteligencije (AI). Iako su automatizacija, algoritmi temeljeni na pravilima i strojno učenje nužni, makar samo za rukovanje ogromnom količinom podataka, Scriffignano smatra da „je od iznimne važnosti da razumijemo pristranost u području umjetne inteligencije“. Velik dio pristranosti proizlazi iz činjenice da brojne metode koje se primjenjuju u umjetnoj inteligenciji pretpostavljaju da su svi skupovi podataka istiniti.

Iako postoje različite vrste pristranosti u umjetnoj inteligenciji, sama umjetna inteligencija nije ta koja je pristrana, dodaje gospodin Scriffignano. „Stvar je u metodologijama. Ljudi koji upotrebljavaju te alate ne razmišljaju nužno o preduvjetima, što sve moraju uzeti u obzir da bi se koristili takvom metodom.“

Dun & Bradstreet upotrebljava podatke kako bi pomogao svojim klijentima. Anthony Scriffignano trenutno pokušava otkriti poremećaje na mjestima na kojima ih ne možete sami prepoznati, kao što su zatvoreni ili naizgled stagnirajući sustavi.

Primjer jednog takvog mjesta su prekidi u opskrbnom lancu, nalik onima do kojih je došlo tijekom pandemije bolesti Covid-19 ili kada su kontejnerski brodovi zaglavili u Sueskom kanalu.

„Tek što se oslobodimo jedne prepreke, već dođe do sljedeće smetnje“, dodaje. „Sve to uzrokuje poremećaje u točnosti, cjelovitosti i pravovremenosti naših podataka, tako da je vrlo zahtjevan posao razumjeti točno kako se podaci mijenjaju u skladu s navedenim promjenama u svijetu.“

Sa Anthonyjem Scriffignanom razgovarala je Liz Lumley za časopis The Banker.