#206 Garantindo GenAI
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on Thu Jun 13 2024 00:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Steve Orrin, Darren W Pulsipher,
Neste episódio, Darren continua a sua entrevista com Steve Orrin, o CTO da Intel Federal. Eles discutem a mudança de paradigma no DevSecOps para lidar com a Inteligência Artificial e a natureza dinâmica do desenvolvimento de aplicações que a IA requer.
Keywords
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Encontramos o poder transformador da Transformação Digital, DevOps e Inteligência Artificial (IA) na fascinante interseção entre tecnologia e liderança de negócios. Neste campo, vamos aprofundar dois aspectos cruciais: a importância de garantir o processo de desenvolvimento da IA e a necessidade imperativa de um uso responsável e ético dos dados. Ao entendermos isso, podemos aproveitar o potencial da IA para não apenas revolucionar nossas organizações, mas também inspirar confiança e segurança, impulsionando a transformação digital a novas alturas.
Coleta Ética de Dados e Treinamento de IA
A IA revolucionou a maneira como interagimos com a tecnologia. O cerne de cada sistema de IA reside na diversidade de dados. Por quê? Porque um sistema de IA aprende com os dados, alimenta-se de dados e executa com base nas informações fornecidas. Quanto mais diversificados forem os dados, melhor o sistema de IA aprende e desempenha.
No entanto, o aspecto ético da obtenção de dados e treinamento de IA deve ser considerado com a máxima urgência. O sistema de IA deve ser implantado apenas em populações que estejam alinhadas com os conjuntos de dados usados na fase de treinamento. O uso ético da IA envolve profunda confiança e transparência, que só podem ser obtidas através de total visibilidade e controle em todo o ciclo de vida do desenvolvimento da IA.
A Regra de Ouro: Confiança
Construir confiança em sistemas de IA é um resultado direto de sua fundação em uma variedade diversificada de dados. Essa abordagem impede que qualquer tipo único ou fonte de dados domine e dilua quaisquer vieses que possam existir em qualquer conjunto de dados. A regra de ouro da confiança em sistemas de IA começa com a diversificação de fontes de dados, reduzindo assim a dominação indevida.
Além disso, a visibilidade da proveniência dos dados é integral para a IA ética. Ela proporciona transparência para a instituição que a implementa, mostrando que informações foram usadas no treino da IA e, assim, garantindo seu desempenho ótimo.
Escalabilidade e Rastreabilidade
Um dos principais desafios com o desenvolvimento de IA é gerenciar a escalabilidade dos dados de treinamento. A capacidade de voltar a estados bem conhecidos no treinamento é crucial, mas como você faz isso com petabytes de dados? As funções hash ou métodos de blockchain tornam-se essenciais no gerenciamento de grandes conjuntos de dados.
Rastreabilidade, responsabilidade e auditabilidade também ocupam um lugar central no processo de desenvolvimento de IA. No caso de fontes de dados não confiáveis, um sistema que permite a extração de dados do pipeline é necessário para prevenir seu uso em treinamentos contínuos.
A Estrada à Frente
A jornada para garantir o desenvolvimento da IA é orientada pelos princípios da transparência, confiança e ética. Estes não são meras sugestões, mas elementos essenciais para fomentar a confiança nos sistemas de IA, garantindo sua eficácia. O caminho pode parecer desafiador, mas essas etapas fornecem um roteiro claro para navegar pelas complexidades do DevSecOps de IA.
Seja através de diversas fontes de dados, tratando os dados com o respeito que merecem, ou documentando consistentemente o processo do ciclo de vida dos dados, os princípios de confiança, visibilidade e um compromisso obstinado com práticas éticas estão no coração das emergentes tecnologias de IA.