人工智能 (人工智能)的采用仍处于早期阶段。 随着越来越多的企业使用人工智能系统,并且该技术不断成熟和变化,使用不当可能会让公司面临重大的财务、运营、监管和声誉风险。 将人工智能用于某些业务任务或没有适当的护栏也可能不符合组织的核心价值观。
这就是人工智能治理发挥作用的地方:解决这些潜在且不可避免的采用问题。 人工智能治理 是指指导、管理和监控组织的人工智能活动的实践。 它包括跟踪和记录数据、模型和相关元数据以及审计管道的来源的流程。
人工智能治理框架确保人工智能和机器学习 (ML) 的使用符合道德规范、负责任且透明。 它涵盖风险管理和监管合规性,并指导组织内如何管理人工智能。
基础模型:精选数据集的力量
基础模型也称为“变形金刚”,是现代大型人工智能模型,经过大量原始、未标记数据的训练。 基础模型生态系统(机器学习数十年研究的成果)、自然语言处理(NLP)等领域的兴起,引起了计算机科学和人工智能界的极大兴趣。 开源项目、学术机构、初创公司和传统科技公司都为基础模型的发展做出了贡献。
基础模型可以使用语言、视觉等来影响现实世界。 它们被用于从机器人到与人类推理和交互的工具等各个领域。 GPT-3 是 OpenAI 的语言预测模型,可以处理和生成类似人类的文本,是基础模型的一个示例。
基础模型可以通过自我监督和迁移学习,将从一种情况中学到的知识应用到另一种情况中。 换句话说,现在可以预先训练一个基于 Transformer 的大型模型,然后通过额外的微调,根据需要重用它,而不是在标记的、特定于任务的数据上训练大量模型。
精心策划的基础模型,例如由 IBM 或微软,帮助企业使用可信数据扩展和加速最先进人工智能功能的使用和影响。 除了自然语言之外,模型还有 熟练 各种模式,例如代码、时间序列、表格、地理空间和 IT 事件数据。 然后,特定领域的基础模型可以应用于新的用例,无论它们是与气候变化、医疗保健、人力资源、客户服务、IT 应用程序现代化还是其他主题相关。
基础模型广泛 用过的 适用于分类和实体提取等 ML 任务,以及翻译、摘要和创建真实内容等生成式 AI 任务。 这些模型的开发和使用解释了最近人工智能的大量突破。
IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 表示:“随着基础模型的发展,商业人工智能比以往任何时候都更加强大。” “基础模型使人工智能的部署显着更具可扩展性、经济性和效率。”
基础模型值得信赖吗?
对于企业来说,使用负责任、透明和可解释的人工智能至关重要,而在该技术的早期阶段实现这一点可能具有挑战性。
当今大多数最大的基础模型,包括 大语言模型 (法学硕士)为 ChatGPT 提供支持,他们接受了从互联网上收集的信息的培训。 但训练数据的可信度如何? 生成式人工智能 众所周知,聊天机器人会侮辱客户并编造事实。 可信度至关重要。 企业必须对大型基础模型提供商生成的预测和内容充满信心。
斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所 基础模型研究中心 (CRFM)最近概述了基础模型的许多风险和机遇。 他们指出,训练数据的主题,包括其来源和构成,经常被忽视。 这就是对精心策划的基础模型和可信治理的需求变得至关重要的地方。
基础模型入门
An 人工智能开发工作室 可以训练、验证、调整和部署基础模型并快速构建人工智能应用程序,只需要以前所需数据的一小部分。 此类数据集通过它们包含多少“标记”(单词或单词部分)来衡量。 他们提供了一个企业级数据集,其中包含经过消极和积极管理的可信数据。
负面管理是指删除有问题的数据集和基于人工智能的仇恨,并应用亵渎过滤器来删除令人反感的内容。 积极的管理意味着添加对企业用户很重要的某些领域的项目,例如金融、法律和监管、网络安全和可持续发展。
如何通过内置治理来扩展 AL 和 ML
适合目的 数据存储 基于开放的 Lakehouse 架构构建,允许您扩展 AI 和 ML,同时提供内置治理工具。 它可用于本地和多云环境。 这种类型的下一代数据存储将数据湖的灵活性与数据仓库的性能相结合,让您可以扩展 AI 工作负载,无论它们位于何处。
它允许自动化并与现有数据库集成,并提供允许简化设置和用户体验的工具。 它还允许您以适当的成本为适当的工作负载选择适当的引擎,从而通过优化工作负载潜在地降低数据仓库成本。 数据存储使企业能够将现有数据与新数据连接起来,并通过实时分析和商业智能发现新的见解。 它可以帮助您通过减少数据管道、简化数据转换和丰富数据来简化数据工程。
另一个好处是负责任的数据共享,因为它支持更多用户自助访问更多数据,同时确保安全性以及对治理和当地政策制定者的合规性。
人工智能治理工具包提供什么
随着人工智能越来越融入企业的日常工作流程,它包括主动治理(贯穿人工智能服务的创建、部署和管理)变得更加重要,这有助于确保负责任和道德的决策。
将治理纳入人工智能计划的组织可以最大限度地降低风险并增强其满足道德原则和政府法规的能力:50% 的企业领导者 调查 表示可解释人工智能最重要的方面是满足外部监管和合规义务; 然而,大多数领导者尚未采取关键步骤来建立人工智能治理框架,74% 的领导者没有减少意外偏见。
An 人工智能治理工具包 让您可以指导、管理和监控人工智能活动,而无需切换数据科学平台,即使对于使用第三方工具开发的模型也是如此。 软件自动化有助于降低风险、管理监管框架的要求并解决道德问题。 它包括人工智能生命周期治理,无论人工智能模型位于何处,都可以大规模监控、编录和治理它们。 它可以自动捕获模型元数据并提高预测准确性,以识别人工智能工具的使用方式以及需要再次进行模型训练的位置。
人工智能治理工具包还可以让您根据责任和透明度原则设计人工智能程序。 它有助于建立对树和文档数据集、模型和管道的信任,因为您可以一致地理解和解释人工智能的决策。 它还可以自动化模型的事实和工作流程,以符合业务标准; 大规模识别、管理、监控和报告风险和合规性,并提供动态仪表板和可定制的结果。 这样的治理计划还可以将外部法规转化为自动遵守、审计支持和合规性的政策,并提供可定制的仪表板和报告。
使用适当的人工智能治理意味着您的企业可以充分利用基础模型,同时确保您在推进人工智能技术时负责任且符合道德。
基础模型、治理和 IBM
适当的人工智能治理是利用人工智能的力量并防范其无数陷阱的关键。 人工智能涉及负责任和透明的管理,涵盖风险管理和监管合规性,以指导其在组织内的使用。 基础模型在 AI 功能方面取得了突破,可实现跨各个领域的可扩展且高效的部署。
沃森克斯 是下一代数据和人工智能平台,旨在帮助组织充分利用基础模型,同时遵守负责任的人工智能治理原则。 这 Watsonx 治理 工具包使您的组织能够构建负责任、透明且可解释的 AI 工作流程。
借助 watsonx,组织可以:
- 实施人工智能工作流程以大规模提高效率和准确性。 您的组织可以访问自动化、可扩展的治理、风险和合规工具,涵盖运营风险、政策、合规性、财务管理、IT 治理和内部/外部审计。
- 跟踪模型并推动透明流程。 在 AI 生命周期的任何地方监控、编目和管理模型。
- 捕获并记录模型元数据以生成报告。 模型验证者和批准者可以访问自动生成的情况说明书,以获取始终最新的生命周期详细信息。
- 增加对人工智能结果的信任。 协作工具和基于用户的动态仪表板、图表和维度报告提高了人工智能流程的可视性。
- 提供负责任、透明且可解释的数据 和人工智能工作流程 Watsonx 治理.
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