#206 Asegurando GenAI
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on 2024-06-13 07:00:00 +0000
with Steve Orrin, Darren W Pulsipher,
En este episodio, Darren continúa su entrevista con Steve Orrin, el CTO de Intel Federal. Discuten el cambio de paradigma en DevSecOps para manejar la Inteligencia Artificial y la naturaleza dinámica del desarrollo de aplicaciones que la IA requiere.
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Encontramos el poder transformador de la Transformación Digital, DevOps e Inteligencia Artificial (IA) en la fascinante intersección de la tecnología y el liderazgo empresarial. En este ámbito, profundizaremos en dos aspectos cruciales: la importancia de asegurar el proceso de desarrollo de la IA y la necesidad imperativa de un uso responsable y ético de los datos. Al comprender estos aspectos, podemos aprovechar el potencial de la IA para no sólo revolucionar nuestras organizaciones, sino también inspirar confianza y seguridad, llevando la transformación digital a nuevas alturas.
Obtención Ética de Datos y Entrenamiento de IA
La IA ha revolucionado la forma en que nos relacionamos con la tecnología. El núcleo de cada sistema de IA reside en la diversidad de datos. ¿Por qué? Porque un sistema de IA aprende de los datos, se alimenta de los datos y actúa en base a la información proporcionada. Cuanto más diversa sea la información, mejor aprenderá y funcionará el sistema de IA.
Sin embargo, el aspecto ético de la obtención de datos y el entrenamiento de la IA debe considerarse con la máxima urgencia. El sistema de IA solo debe implementarse en poblaciones que se alineen con los conjuntos de datos utilizados en la fase de entrenamiento. El uso ético de la IA implica una profunda confianza y transparencia, que solo pueden obtenerse a través de una visibilidad y control rigurosos a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de la IA.
La Regla de Oro: Confianza
Construir confianza en los sistemas de IA es un resultado directo de su fundamento en una diversa gama de datos. Este enfoque impide que cualquier tipo único o fuente de datos domine y diluya cualquier sesgo que pueda existir en cualquier conjunto de datos. La regla de oro de la confianza en los sistemas de IA comienza con la diversificación de las fuentes de datos, reduciendo así el dominio indebido.
Además, la visibilidad del origen de los datos es integral para la IA ética. Proporciona transparencia a la institución que la despliega, mostrando qué información se utilizó en el entrenamiento de la IA y, por lo tanto, garantizando su rendimiento óptimo.
Escalabilidad y Trazabilidad
Uno de los principales desafíos con el desarrollo de la IA es gestionar la escalabilidad de los datos de entrenamiento. La capacidad de retroceder a estados bien conocidos en el entrenamiento es fundamental, pero, ¿cómo se hace eso con petabytes de datos? Las funciones de hash o los métodos de blockchain se vuelven esenciales en la gestión de grandes conjuntos de datos.
La trazabilidad, la responsabilidad y la audibilidad también ocupan un lugar central en el proceso de desarrollo de la IA. En el caso de fuentes de datos no confiables, es necesario un sistema que permita la extracción de datos del pipeline para prevenir su uso en la formación continua.
El Camino Por Delante
El viaje para asegurar el desarrollo de la IA se guía por los principios de transparencia, confianza y ética. Estos no son meras sugerencias, sino elementos esenciales para fomentar la confianza en los sistemas de IA y garantizar su efectividad. El camino puede parecer desafiante, pero estos pasos proporcionan una guía clara para navegar por las complejidades del DevSecOps de IA.
Ya sea a través de la diversificación del origen de los datos, tratando los datos con el respeto que merecen, o documentando consistentemente el proceso del ciclo de vida de los datos, los principios de confianza, visibilidad y un compromiso tenaz con las prácticas éticas se encuentran en el corazón de las emergentes tecnologías de IA.