Yapay zeka sektöründe veri yönetimi konusunda yaşanan belirsizliklere çözüm aramak için yeni bir yaklaşım geliştirildi. Araştırmacılar, mevcut düzenleyici otoritelerin veri ekonomisini yönetirken kanıt temelli değil, sezgisel yaklaşımlar kullandığını ve bu durumun tutarsız politikalara yol açtığını belirtiyor.
Geliştirilen sistem, iki aşamalı metodolojik bir yapı kullanıyor. İlk aşamada, 2022-2025 yılları arasında gerçekleştirilen uzun süreli saha çalışmalarından elde edilen karar kuralları, agent kısıtlamalarına dönüştürülüyor. Bu sayede model, teorik soyutlamalar yerine gerçek pazarlık sürtüşmelerini yansıtıyor.
İkinci aşamada ise büyük dil modelleri, Discrete Choice Experiment (DCE) içerisinde 'denek' olarak kullanılıyor. Bu yenilikçi yaklaşım, doğal ortamda gözlemlenemeyen ödeme istekliliği esneklikleri gibi hassas tercih temellerini ortaya çıkarıyor.
Bu çalışma, veri pazarının karmaşık dinamiklerini anlamak ve etkili politikalar geliştirmek için bilimsel temelli bir araç sunuyor. Yapay zeka teknologilerinin hızla geliştiği günümüzde, veri kullanımına dair düzenlemelerin bilimsel verilerle desteklenmesi kritik önem taşıyor.