ডেটা গভর্নেন্স ছাড়া কেন AI গভর্নেন্স ব্যর্থ হয়, এবং DataOS কীভাবে স্ট্যাকটিকে পুনর্গঠন করছে

এআই গভর্নেন্স বড় আকারের অটোমেশন, সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থা এবং জেনারেটিভ মডেল নিয়ে পরীক্ষা করা প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য একটি শীর্ষ অগ্রাধিকার হয়ে উঠেছে। তবুও অনেক প্রতিষ্ঠান আবিষ্কার করছে যে নীতি, কমিটি এবং পোস্ট হক নিয়ন্ত্রণের চারপাশে তৈরি গভর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্কগুলি বাস্তব-বিশ্ব পরিস্থিতিতে ব্যর্থ হচ্ছে। সমস্যাটি আর্কিটেকচারাল। ডেটা গভর্নেন্স স্ট্যাকের বাইরে থাকলে এআই গভর্নেন্স ভেঙে পড়ে।

এটি সেই ফাঁক যা DataOS-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি সমাধান করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। অ্যানালিটিক্স বা এআই ওয়ার্কফ্লো তৈরির পরে প্রয়োগ করা একটি পৃথক স্তর হিসাবে গভর্নেন্সকে বিবেচনা করার পরিবর্তে, DataOS ডেটা অপারেটিং পরিবেশে সরাসরি গভর্নেন্স এম্বেড করে। পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ। এআই সিস্টেমগুলি অনুমোদনের জন্য থামে না এবং তারা বাহ্যিক সরঞ্জামগুলিতে সংজ্ঞায়িত সীমানাকে সম্মান করে না। তারা ক্রমাগত কাজ করে, দ্রুত ডেটা পুনর্গঠন করে এবং গভর্নেন্স কীভাবে বাস্তবায়িত হয় তার প্রতিটি দুর্বলতা প্রকাশ করে।

আজ বেশিরভাগ প্রতিষ্ঠানে, ডেটা গভর্নেন্স এখনও একটি বাহ্যিক প্রক্রিয়া হিসাবে বিদ্যমান। টিকিটের মাধ্যমে অ্যাক্সেস নিয়মগুলি প্রয়োগ করা হয়। মডেল স্থাপনের পরে লিনিয়েজ পুনর্গঠন করা হয়। ব্যবসায়িক সংজ্ঞাগুলি ক্যাটালগে নথিভুক্ত করা হয় যা ডেটা অনুসন্ধান এবং শেখার পরিবেশ থেকে বিচ্ছিন্ন। অডিট ট্রেইলগুলি এমন সিস্টেম জুড়ে একসঙ্গে সেলাই করা হয় যা কখনও একক নিয়ন্ত্রণ প্লেন হিসাবে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি।

এই কাঠামোটি পর্যায়ক্রমিক সম্মতি পর্যালোচনা পূরণ করতে পারে, তবে এটি মৌলিকভাবে এআই সিস্টেমগুলির সাথে অসঙ্গতিপূর্ণ। মডেলগুলি ক্রমাগত ডেটা গ্রহণ করে, ডোমেইন জুড়ে এটি রূপান্তরিত করে এবং আউটপুট তৈরি করে যা প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণ হওয়ার অনেক পরে ব্যাখ্যাযোগ্য হতে হবে। যখন ডেটা অ্যাক্সেস বা ব্যবহার করার মুহূর্তে গভর্নেন্স প্রয়োগ করা হয় না, এআই সিস্টেমগুলি অস্পষ্টতা উত্তরাধিকার সূত্রে পায়। সেই অস্পষ্টতা পরে অসামঞ্জস্যপূর্ণ আউটপুট, অস্বচ্ছ সিদ্ধান্ত এবং নিয়ন্ত্রক এক্সপোজার হিসাবে প্রদর্শিত হয় যা একটি নির্দিষ্ট উৎসে ফিরে খুঁজে পাওয়া কঠিন।

এজন্যই অনেক এআই গভর্নেন্স উদ্যোগ স্থবির হয়ে পড়ে। তারা মডেলগুলির উপর নির্ভর করা ডেটা ফাউন্ডেশনগুলি পরিচালনা না করে মডেলগুলি পরিচালনা করার চেষ্টা করে। নীতিগুলি বিদ্যমান, কিন্তু সেগুলি কার্যকর করা যায় না। লিনিয়েজ বিদ্যমান, কিন্তু এটি কার্যকর নয়। শব্দার্থবিদ্যা সংজ্ঞায়িত করা হয়, কিন্তু প্রয়োগ করা হয় না। গভর্নেন্স নিয়ন্ত্রণের পরিবর্তে নথিতে পরিণত হয়।

DataOS বিপরীত দিক থেকে সমস্যার সাথে যোগাযোগ করে। গভর্নেন্সকে একটি অপারেটিং-সিস্টেম উদ্বেগ হিসাবে বিবেচনা করা হয়, কোয়েরি, API, অ্যাপ্লিকেশন এবং এআই ওয়ার্কলোড জুড়ে সমানভাবে প্রয়োগ করা হয়। এআই পাইপলাইনগুলিতে নিয়ন্ত্রণ পুনরায় সাজানোর পরিবর্তে, গভর্নেন্স ডেটা পণ্যগুলিতে নিজেই এম্বেড করা হয়। প্রতিটি পণ্য তার নিজস্ব লিনিয়েজ, শব্দার্থিক সংজ্ঞা, অ্যাক্সেস নীতি এবং অডিট প্রসঙ্গ বহন করে, যাতে এটি ব্যবহারকারী যেকোনো এআই সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে একই সীমাবদ্ধতাগুলি উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।

এই আর্কিটেকচারাল পরিবর্তন এআই সিস্টেমগুলিতে বিশ্বাস কীভাবে প্রতিষ্ঠিত হয় তা পরিবর্তন করে। সিদ্ধান্ত ঘটার সাথে সাথে লিনিয়েজ ক্যাপচার করা হয়, পরে পুনর্গঠন করা হয় না। অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং মাস্কিং উৎসে না হয়ে কোয়েরি সময়ে প্রয়োগ করা হয়, যা একই ডেটাসেটকে কে বা কি জিজ্ঞাসা করছে তার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন দৃশ্য উপস্থাপন করতে দেয়। শেয়ার্ড শব্দার্থবিদ্যা নিশ্চিত করে যে এআই মডেলগুলি সরঞ্জাম এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে মূল ব্যবসায়িক ধারণাগুলি ব্যাখ্যা করে। অডিট প্রস্তুতি পরবর্তী চিন্তার পরিবর্তে একটি ডিফল্ট অবস্থায় পরিণত হয়।

প্রতিষ্ঠানগুলি যখন এআইকে অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা এবং অপারেশনের মতো সংবেদনশীল ডোমেইনগুলিতে গভীরভাবে ঠেলে দেয়, তখন এই সক্ষমতাগুলি আলোচনার অযোগ্য হয়ে ওঠে। ডেটা স্ট্যাকের বাইরে কাজ করা এআই গভর্নেন্স আধুনিক সিস্টেমগুলির গতি বা জটিলতার সাথে স্কেল করতে পারে না। DataOS-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি প্রদর্শন করে যে গভর্নেন্সকে তদারকির পরিবর্তে অবকাঠামো হিসাবে বিবেচনা করা হলে এটি কেমন দেখায়, নিয়ন্ত্রণ ত্যাগ না করে পরীক্ষা সক্ষম করে।

এআই গভর্নেন্সের সাথে লড়াই করা প্রতিষ্ঠানগুলি ব্যর্থ হচ্ছে না কারণ তাদের ফ্রেমওয়ার্ক বা অভিপ্রায়ের অভাব রয়েছে। তারা ব্যর্থ হচ্ছে কারণ গভর্নেন্স কার্যকর করার থেকে বিচ্ছিন্ন। এআইকে কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য ব্যবহারের সময় ডেটা পরিচালনা করা প্রয়োজন, প্রতিবার, ব্যতিক্রম ছাড়াই। যখন গভর্নেন্স স্ট্যাকে নিজেই এম্বেড করা হয়, তখন এআই দৃশ্যমান, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং বিশ্বস্ত ভিত্তিতে দ্রুত এগিয়ে যেতে পারে।