Ta ciemna materia w świecie danych – czyli o tym, jak brakujące informacje stają się tajemniczą czarną dziurą

Kiedy zaczynałem swoją przygodę z AI, myślałem, że największym wyzwaniem będą zaawansowane algorytmy, moc obliczeniowa czy skomplikowane modele. Jednak szybko okazało się, że prawdziwym „czarnym koniem” w tej grze jest coś znacznie bardziej subtelnego – brakujące dane. Tak, te z pozoru nieważne, bo przecież można je jakoś uzupełnić albo pominąć. A jednak, to właśnie one potrafią zniszczyć cały projekt, sprawić, że model AI zaczyna zachowywać się jak statek z dziurawym kadłubem w oceanie pełnym informacji. To właśnie o tej „ciemnej materii” – niepełnych zbiorach danych – chciałbym dziś opowiedzieć, bo w tym wszystkim kryje się coś więcej niż tylko technika. To historia, emocje i… duchy sieci.

Techniczne aspekty – czyli jak znikają dane, a my próbujemy je odnaleźć

Na początku, kiedy pracowałem nad projektem analizy ryzyka ubezpieczeniowego w małej firmie z Warszawy, wpadłem na pierwszy poważny problem – braki w danych. Wielkie zbiory, które miały ocenić ryzyko klienta, nagle zaczęły wyglądać jak mapy skarbów z brakującymi skarbami. Okazało się, że kluczowe informacje o klientach, takie jak historia szkód czy dochody, były w dużej mierze ucięte lub wypełnione losowymi numerami. I tak, jak archeolog odkopujący zaginione artefakty, musiałem sięgnąć po narzędzia imputacji, czyli techniki uzupełniania braków. W praktyce, korzystając z regresji, interpolacji czy nawet metod głębokiego uczenia, próbowałem wyczarować brakujące dane z reszty dostępnych informacji.

Podczas tego procesu nauczyłem się, że nie wszystkie braki są powiązane z tym samym – rozróżniamy trzy główne typy: Missing Completely at Random (MCAR), Missing at Random (MAR) i Missing Not at Random (MNAR). To jak rozpoznawanie, czy znikające elementy to przypadek, czy celowe działanie. W przypadku ubezpieczeń, często brak danych był właśnie MNAR – bo np. klient nie podawał dochodów, bo się ich wstydził albo celowo ukrywał. To wymuszało na mnie ostrożność i przemyślenie, czy uzupełniam dane, czy może lepiej je wykluczyć. Bo czasem, próba „naprawy” danych może wprowadzić więcej zamieszania niż pożytku.

Moje osobiste spotkanie z „Duchem Sieci” – czyli jak odnalazłem ukryte dane

Teraz, gdy myślę o tym wszystkim, przypomina mi się pewna historia z rynku nieruchomości. Pracując nad modelem wyceny mieszkań w Krakowie, spotkałem się z sytuacją, której się nie spodziewałem. Deweloper, z którym współpracowałem, odmawiał udostępnienia szczegółowych danych o lokalizacjach, bo… ich nie miał. W pewnym momencie, podczas analizy zbiorów, trafiłem na ukryte pliki i stare bazy, które ktoś porzucił na serwerze, bo były nieaktualne. To było jak odnalezienie ukrytego skarbu – dane, które wydawały się stracone na zawsze, nagle odzyskały swoją wartość. Tak właśnie działa „duch sieci” – niewidzialny, ale zawsze obecny, gdy szukasz informacji w najdziwniejszych zakamarkach cyfrowego świata.

W tym momencie zrozumiałem, że odzyskiwanie danych to jak archeologia cyfrowa. Czasem trzeba wykopać stare, zapomniane pliki, przeprowadzić analizę i wyczyścić niepotrzebne śmieci, by wyłonić prawdziwe skarby. To często trudne i żmudne, ale satysfakcja, kiedy wszystko zaczyna grać, jest bezcenna. A najciekawsze, że w takich momentach czuję się jak detektyw, który rozwiązuje zagadkę zniknięcia informacji.

Zmiany w branży – od automatycznego czyszczenia do etycznej refleksji

Od tamtego czasu minęło kilka lat. Technologia poszła do przodu, pojawiły się nowe narzędzia do automatycznego wykrywania i uzupełniania braków w danych. Firmy specjalizujące się w walidacji danych zaczęły powstawać jak grzyby po deszczu, oferując rozwiązania, które potrafią automatycznie naprawić niekompletne zbioru. To zmieniło podejście branży – od „życia z tym, co mamy”, do aktywnego dbania o jakość danych już na etapie zbierania. Jednak wraz z tym przyszła też refleksja – czy nie zaniedbujemy etycznych aspektów takich działań?

Przykład? W mojej pracy często musiałem rozważyć, czy uzupełniać dane o niepełnych informacjach, bo byłem świadkiem, jak niektóre modele mogą się stać stronnicze, jeśli brakujące dane są ukryte lub celowo pomijane. To jak w fizyce – nie można ignorować ciemnej materii, bo to ona stanowi większość wszechświata. Tu też – brakujące dane tworzą „ciemną materię” naszego świata AI. Na szczęście, rozwijają się metody uczenia się z deficytem danych, które próbują nauczyć model funkcjonowania mimo niewystarczających informacji. To jak nauka jazdy samochodem po słabej widoczności – trzeba być czujnym i mieć dobrze wyćwiczone zmysły.

pełne refleksji i osobistych przemyśleń

Wszystko to sprawia, że praca z brakującymi danymi to nie tylko techniczne wyzwanie, ale też podróż wewnętrzna. Frustracja na początku, kiedy dane znikają jak duchy, a potem – satysfakcja, gdy uda się je odnaleźć, odtworzyć i w końcu zbudować coś wartościowego. Z każdym projektem uświadamiam sobie, jak ważna jest jakość danych i jak łatwo można się zagubić w tej cyfrowej dżungli. To jak poszukiwanie skarbów, które czasem wymaga archeologicznej cierpliwości, czasem – odrobiny szczęścia.

Przyszłość? Myślę, że będziemy musieli coraz bardziej skupić się na etyce, bezpieczeństwie i odpowiedzialnym korzystaniu z danych. Bo choć technologia pozwala na niemal wszystko, to od nas zależy, czy nie pogrzebiemy się w własnych „ciemnych materiach”. Może warto czasem słuchać tych duchów sieci, bo to one mówią nam najwięcej o tym, jak wygląda nasz cyfrowy świat i jak go lepiej zrozumieć.