人工智能、应用程序接口、元数据和数据：数字知识和机器智能生态系统

毫无疑问，生成式人工智能（AI）已成为今年全球的焦点。正如 Postman 联合创始人兼首席执行官阿比纳夫-阿斯塔纳（Abhinav Asthana）最近发表的博文所强调的那样，人工智能和生成模型将从根本上改变我们开发软件和与软件对接的方式。人工智能系统和机器人将深度融入我们的工作流程和用户体验，而应用程序接口（API）则是实现这些人工智能代理的关键环节。

我们正处于一个关键时刻，不能忽视人工智能是包括应用程序接口、元数据和数据在内的生态系统的最终产品。人工智能的存在离不开这些真正为其性能提供动力的辅助工具。这些组件共同构成了我们数字世界的支柱。

数据-信息-知识-智慧（DIKW）金字塔是一个代表从原始数据向有价值的智慧过渡的模型，我们可以将其与我们的生态系统相提并论，说明其四个组成部分之间的相互作用：

API：数字生态系统的连接组织

人工智能与API有着内在的联系。无论是用户通过网络接口或应用程序与人工智能进行交互，还是利用 LangChain 等框架，抑或是开发定制应用程序或插件，API 都是后台看不见却又必不可少的促进因素。它们是人工智能、传统服务、应用程序和人类之间的沟通渠道。

此外，API 还通过建立安全的数据交换途径或保障信息的完整性和保密性，在确保安全方面发挥着举足轻重的作用。

在考虑人工智能应用程序接口时，重要的是要考虑我们可用的全套规范，如 OpenAPI、AsyncAPI 或 GraphQL。SPARQL 作为通向 RDF、SKOS 或 OWL 等语义网框架和标准的大门，也可能发挥至关重要的作用，为表示知识或描述数据提供强大的机制。

数据：为人工智能提供动力的商品

人工智能从根本上依赖于数据。数据为模型和机器学习算法提供动力，使其能够学习、适应和进化。训练过程是机器智能的基石。它将数据输入人工智能模型，使其能够学习模式、进行预测并最终做出决策。

数据的质量和相关性至关重要。高质量的数据可确保人工智能模型做出准确可靠的预测。这不仅与数量有关，还与拥有正确的数据有关。这些数据必须伴有相关的元数据，元数据可提供上下文，并使数据易于理解和使用。

人工智能不仅是数据的消费者，也是数据的生产者。在人工智能处理和分析数据的过程中，它会产生新的知识，这是一种宝贵的资源，因此必须加以妥善管理。它可以为人工智能的决策过程提供洞察力，提高人工智能系统的透明度，甚至可用于进一步训练和完善人工智能模型。因此，人工智能与数据之间是一种共生关系，两者互为补充，相互促进。

元数据：数据的意义

元数据是开启数据意义和潜力的钥匙。如果没有元数据，数据就会变得杂乱无章，难以辨认。元数据让人类和人工智能都能理解和使用数据。

从透明度的角度来看，用于训练人工智能模型的数据来源至关重要。了解数据的来源有助于确定人工智能的真实性和可靠性，并了解与准确性、偏差或许可相关的潜在问题。

元数据挑战并不新鲜，数据生产者、研究人员和科学界几十年来一直在解决这个问题。目前已经出现了一些标准和最佳实践，其中 FAIR 计划和网络数据最佳实践提供了很好的切入点。

然而，由于缺乏意识和资源、技术专长有限或标准复杂等因素，许多组织都难以有效实施这些标准。将这些最佳实践与应用程序接口结合起来，并利用人工智能来应对其中的一些挑战，将大大有助于改善元数据的弱点。

我们迫切需要更多地关注这一领域，加强数据管理，确保数据和人工智能的完整性、有效性和透明度。

人工智能促进更好的（元）数据

有趣的是，虽然人工智能在我们的生态系统中被描绘成一种终端产品，但它在提高数据和元数据的质量方面也蕴含着巨大的潜力，从本质上讲，它是两者之间的闭环。人工智能可用于分析海量数据、识别模式和推断元数据，从而丰富数据，使其更有助于进一步使用和分析。

人工智能在元数据推断方面的作用尤其值得一提。通过分析数据，人工智能可以生成有关数据的有洞察力的知识，从而提供更多的背景信息，使数据更易于理解和使用。这在原始元数据缺失或不完整的情况下尤其有用。

质量保证是人工智能可以产生重大影响的另一个领域。人工智能算法可用于识别数据中的错误或不一致之处，确保数据准确可靠。这对于包括人工智能培训在内的任何数据驱动决策过程都至关重要。

最后，人工智能可用于生成合成数据，这对研究人员和人工智能模型的训练都非常宝贵。合成数据可以模仿真实数据的特征，而不会有任何与使用真实世界数据相关的隐私问题。这可以极大地扩展分析和人工智能训练的可能性，使模型更加强大和多样化，并增强创新能力。

人类协作将引领人工智能取得成功

人工智能正在彻底改变我们的社会，并将永远改变我们的生活方式。然而，我们不能孤立地看待它。要让我们的人工智能梦想和愿景成为现实，并确保隐私，我们需要人工智能、应用程序接口、元数据和数据和谐共存、共同发展。

原文链接：AI, APIs, metadata, and data: the digital knowledge and machine intelligence ecosystem