AI TRiSM новая экосистема искусственного интеллекта

AI TRiSM

Присутствует и новая экосистема искусственного интеллекта, известная как "AI TRiSM". В ней особое внимание уделяется надежности, достоверности и безотказности технологий, связанных с прогрессом ИИ технологий.

Что такое "AI TRiSM?"

AI TRiSM обозначает ряд понятий, которые ассоциируются с областью технологий искусственного интеллекта. T - Trust, R -Risk и S - Security M -Management - все это сокращенные формы аббревиатуры AI TRiSM. В общем и целом, AI TRiSM "обеспечивает управление моделями искусственного интеллекта, их достоверностью, справедливостью, надежностью, эффективностью, безопасностью и защитой данных".

Механизмы AI TRiSM

Как уже говорилось, AI TRiSM позволяет управлять доверием, рисками и безопасностью. Кроме того, она позволяет предвидеть лучшие бизнес-результаты для проектов ИИ. Существуют основные модели, которых придерживаются для повышения надежности, безопасности и достоверности:

- Доверие к ИИ

Эта модель связана с прозрачностью или объяснимостью, которая подразумевает возможность определения того, достигла ли модель требуемых результатов через ряд этапов. Это способствует развитию доверия и прозрачности.

- Риск ИИ

Управление опасностями, которые несет в себе корпоративный искусственный интеллект, что требует применения точного и строгого управления.

К числу таких задач относятся документирование и управление этапами разработки и процесса создания моделей, а также проверка всех аспектов процесса выпуска моделей для обеспечения их целостности и соответствия требованиям.

- Управление безопасностью ИИ

Поддержание высокого уровня безопасности на протяжении всего процесса работы ML-модели. AI Security Management позволяет получить доступ ко всему конвейеру ML, проверить его на уязвимости, обнаружить аномалии.

Оно обеспечивает защиту моделей искусственного интеллекта и предоставляемой ими функциональности. Кроме того, это способствует получению более высоких бизнес-результатов за счет использования технологических прорывов и совершенствования тактики внедрения.

Влияние принципов AI TRiSM на результаты бизнеса

Принципы AI TRiSM включают в себя четыре составляющие, которые позволят вам с большей уверенностью использовать искусственный интеллект в своей деятельности, эффективно снижая риски и укрепляя доверие: Объяснимость, Модельные операции, Безопасность приложений ИИ и Конфиденциальность.

1. Объяснимость

Речь идет о том, чтобы сделать системы ИИ понятными для человека. Методы достижения этой цели включают:

• Всестороннее документирование исходных данных, архитектуры и базовых алгоритмов. Визуализации, облегчающие пользователям понимание того, как принимались решения.
• Обратная связь в реальном времени по процессу принятия решений.
• Проведение тренингов или использование ресурсов для обучения пользователей и заинтересованных сторон.

Влияние на бизнес:

Сделав системы искусственного интеллекта более понятными, организации смогут повысить уровень доверия, снизить риски, связанные с соблюдением нормативных требований, и принимать более обоснованные решения.

2. Операции с моделями

Model Operationalization, или ModelOps, - это подсистема AI TRiSM, связанная с управлением аналитикой и всем жизненным циклом. Сюда входит управление жизненным циклом разработки ИИ - от проектирования до развертывания и текущего сопровождения. Методы включают:

• Создание конвейеров развертывания для плавного перехода от разработки к производству. Настройка протоколов тестирования, включая модульные и интеграционные тесты.
• Мониторинг производительности для корректировки моделей по мере необходимости.

Влияние на бизнес:

Структурированные конвейеры и тщательное тестирование позволяют поддерживать целостность данных и масштабируемость моделей, что очень важно для предоставления стабильных и высококачественных услуг.

3. Выявление необычных закономерностей в данных

Как следует из названия, в этом направлении основное внимание уделяется обнаружению и выявлению проблем. Оно также помогает специалистам в области ИИ увидеть полную картину рассматриваемых проблем с данными, что позволяет им принимать более обоснованные решения.