#206 Garantire GenAI
Subscribe to get the latest
on 2024-06-13 07:00:00 +0000
with Steve Orrin, Darren W Pulsipher,
In questo episodio, Darren prosegue la sua intervista con Steve Orrin, il CTO di Intel Federal. Discutono il cambiamento di paradigma in DevSecOps per gestire l'intelligenza artificiale e la natura dinamica dello sviluppo delle applicazioni richiesta dall'IA.
Keywords
#aidevelopment #ethicaldatause #datadiversity #datatrust #aitraining #dataprovenance #aiscalability #datatraceability #aitransparency #aietics
Scopriamo il potere trasformativo della Trasformazione Digitale, DevOps e Intelligenza Artificiale (IA) all’affascinante intersezione tra tecnologia e leadership aziendale. In questo ambito, approfondiremo due aspetti cruciali: l’importanza di garantire il processo di sviluppo dell’IA e l’imperativo di un uso responsabile ed etico dei dati. Comprendendo questi aspetti, possiamo sfruttare il potenziale dell’IA per rivoluzionare non solo le nostre organizzazioni, ma anche per ispirare fiducia e sicurezza, guidando la trasformazione digitale verso nuove vette.
Raccolta Etica dei Dati e Formazione sull’Intelligenza Artificiale
L’IA ha rivoluzionato il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Il nocciolo di ogni sistema IA risiede nella diversità dei dati. Perché? Perché un sistema IA impara dai dati, si nutre di dati e si comporta in base alle informazioni fornite. Più i dati sono diversificati, meglio il sistema IA impara e si comporta.
Tuttavia, l’aspetto etico della raccolta dati e dell’addestramento dell’IA deve essere considerato con la massima urgenza. Il sistema di IA deve essere implementato solo su popolazioni che si allineano con i set di dati utilizzati nella fase di addestramento. L’uso etico dell’IA comporta una profonda fiducia e trasparenza, che possono essere ottenute solo attraverso una completa visibilità e controllo durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo dell’IA.
La regola d’oro: Fiducia
Costruire fiducia nei sistemi AI è un risultato diretto del loro fondamento su una vasta gamma di dati. Questo approccio impedisce a qualsiasi singolo tipo o fonte di dati di dominare e diluire eventuali pregiudizi che potrebbero esistere in qualsiasi set di dati. La regola aurea della fiducia nei sistemi AI parte dalla diversificazione delle fonti di dati, riducendo così una preponderanza indebita.
Inoltre, la visibilità della provenienza dei dati è fondamentale per un’intelligenza artificiale etica. Essa fornisce trasparenza all’istituzione che la implementa, mostrando quali informazioni sono state inserite nella formazione dell’IA e garantendo così la sua prestazione ottimale.
Scalabilità e Tracciabilità
Una delle principali sfide dello sviluppo dell’IA è gestire la scalabilità dei dati di training. La capacità di ritornare a stati ben noti durante il training è critica, ma come si fa con petabyte di dati? Le funzioni hash o metodi blockchain diventano essenziali nella gestione di grandi insiemi di dati.
La tracciabilità, la responsabilità e l’udibilità assumono anche un ruolo centrale nel processo di sviluppo dell’IA. Nel caso di fonti di dati non affidabili, è necessario un sistema che consenta l’estrazione dei dati dal flusso per prevenirne l’utilizzo nell’addestramento in corso.
La Strada Avanti
Il viaggio per garantire lo sviluppo dell’IA è guidato dai principi di trasparenza, fiducia ed etica. Questi non sono semplici suggerimenti, ma elementi essenziali per promuovere la fiducia nei sistemi di IA garantendo al contempo la loro efficacia. Il percorso può sembrare impegnativo, ma questi passaggi forniscono una chiara mappa stradale per districarsi tra le complessità dell’IA DevSecOps.
Che sia attraverso una diversa raccolta di dati, trattando i dati con il rispetto che meritano, o documentando costantemente il processo del ciclo di vita dei dati, i principi di fiducia, visibilità e un impegno instancabile per le pratiche etiche sono al centro delle tecnologie AI in rapida crescita.