作者:Heather Gentile, IBM 大數據和人工智能軟件產品管理總監(jiān)
北京2023年5月15日 /美通社/ -- 眾所周知,人工智能 (AI) 技術取得的進步,已經超越了實驗時代,并逐漸成為許多組織的關鍵業(yè)務。 如今,AI 向我們展示了將數據轉化為洞察和行動的寶貴機會,通過突破性的創(chuàng)新,來幫助增強人類能力、降低風險并提高投資回報率。
雖然現在還無法確定人工智能的發(fā)展前景,即便實現也是來之不易,但采用這項技術已經不再是可選項, 而是必選項。 根據最新的 IBM 調研, 72% 的受訪決策者表示,決定采用 AI 技術的企業(yè)有望獲得巨大優(yōu)勢。 那么,目前在人工智能采用方面,存在哪些阻礙呢?
組織難以采用 AI 的主要原因有三個:對實施 AI 缺乏信心;管理風險和聲譽方面的挑戰(zhàn);隨著 AI 法規(guī)的發(fā)展而進行擴展。
對實施 AI 缺乏信心
許多企業(yè)在采用 AI 時困難重重。 根據 Gartner 調研,54% 的模型處于預生產狀態(tài),因為沒有自動化流程可以監(jiān)管,以確保 AI 模型的可信性。原因如下:
精心規(guī)劃、嚴格實施的人工智能應該基于可靠的數據構建,同時離不開可以提供透明且可解釋的、輸出的、自動化工具。 也就是說,一個成功交付可擴展的企業(yè) AI ,需要專用工具和流程,來構建、部署、監(jiān)控和重新訓練 AI 模型。
管理風險和聲譽方面的挑戰(zhàn)
客戶、員工和利益相關者希望組織負責任地使用人工智能,政府部門也開始提出相關要求。 負責任地使用 AI 至關重要,尤其是越來越多的組織在實施 AI 時擔心損害品牌聲譽。 我們也逐漸看到越來越多的企業(yè)將社會和道德責任作為戰(zhàn)略重點之一。
隨著 AI 法規(guī)的發(fā)展而進行擴展
隨著 AI 法規(guī)不斷出臺,負責任地實施和擴展 AI 的挑戰(zhàn)性逐漸增加,對于面對著繁雜的需求和受到高度監(jiān)管的行業(yè)(例如金融服務、醫(yī)療保健和電信)的全球實體而言,負責任地實施和擴展 AI 更具挑戰(zhàn)性。 不符合法律規(guī)定會導致政府以監(jiān)管審計或罰款的形式進行干預,降低利益相關者與客戶的信任,導致組織營收受損。
解決方案:IBM watsonx.governance
IBM 推出的 watsonx.governance,通過一套自動化流程、方法和工具來幫助管理組織的 AI 使用。 確保指導模型設計、開發(fā)、部署和監(jiān)控的原則一致,對于推動負責任、透明和可解釋的 AI 至關重要。 IBM 認為治理 AI 是每個組織的責任,適當的治理會幫助企業(yè)構建負責任的 AI,有助于強化個人隱私。 構建負責任的 AI 不僅需要提前規(guī)劃,還需要自動化工具和流程,來實現公平、準確、透明和可解釋的結果。
watsonx.governance 旨在幫助企業(yè)管理策略、最佳實踐以及監(jiān)管要求,并通過軟件自動化來解決與風險和道德相關的問題。 它推動 AI 治理解決方案的發(fā)展,無需從當前數據科學平臺切換,從而節(jié)省成本。
該解決方案可以提供開發(fā)一致的透明模型管理流程所需的一切內容。 其自動化功能通過捕獲模型開發(fā)時間和元數據、提供部署后模型監(jiān)控以及允許自定義工作流程,推動可擴展性和問責制。
watsonx.governance 基于三個關鍵原則創(chuàng)建,可滿足組織在 AI 旅程的每個階段提出的需求:
1. 生命周期監(jiān)管:在整個 AI 生命周期中隨時隨地大規(guī)模實施 AI 模型的監(jiān)控、編目和治理
在整個 AI/ML 生命周期中自動捕獲模型元數據,使數據科學領導者和模型驗證者能夠獲取其模型的最新視圖。 生命周期治理使企業(yè)能夠大規(guī)模運營和自動化 AI,并監(jiān)控結果是否透明、可解釋并減少有害的偏見和漂移。 這可以通過確定 AI 的使用方式以及模型重新訓練的位置來幫助提高預測的準確性。
2. 風險管理:通過自動化和工作流程管理,管理風險以及對業(yè)務標準的遵從性大規(guī)模識別、管理、監(jiān)控和報告風險。
使用動態(tài)儀表板提供清晰、簡潔的可自定義結果,提高工作流程效率,增強協(xié)作,并幫助推動跨多個區(qū)域和地理位置的業(yè)務合規(guī)性。
3. 合規(guī)性:主動滿足當前和未來法規(guī)的要求
將外部 AI 法規(guī)轉化為針對內部利益相關者的策略,自動執(zhí)行以解決合規(guī)性問題。 用戶可以通過動態(tài)儀表板管理模型,跟蹤合規(guī)管理狀態(tài)。
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