Nu AI steeds meer wordt geïntegreerd in steeds meer sectoren en toepassingen, hangt de effectiviteit ervan af van de productie van betrouwbare output. Betrouwbare AI is een zeer gewilde bedrijfsvaluta geworden.
Het creëren van betrouwbare AI is afhankelijk van essentiële elementen die ervoor zorgen dat gegevens en output betrouwbaar zijn. Dit artikel gaat dieper in op de rol van transparantie, herkomstbepaling van gegevens, verklaarbaarheid, controleerbaarheid en beveiliging bij het vormgeven van AI-systemen die we kunnen vertrouwen. Elk van deze elementen ondersteunt de gegevensintegriteit en betrouwbaarheid die essentieel zijn voor het succes van AI, waarbij harde schijven de ruggengraat vormen van de opslag die nodig is om deze voordelen aanhoudend te leveren.
Betrouwbare AI verwijst naar AI-gegevensworkflows die betrouwbare inputs gebruiken en betrouwbare inzichten genereren. Betrouwbare AI is gebaseerd op gegevens die aan de volgende criteria voldoen:
- hoge kwaliteit en nauwkeurigheid
- duidelijke wettigheid, eigendom en herkomst
- veilige opslag en bescherming
- verklaarbare en traceerbare transformaties door het algoritme
- consistente en betrouwbare output van de gegevensverwerking.
Schaalbare opslaginfrastructuur ondersteunt betrouwbare AI, door enorme hoeveelheden gegevens die door AI-systemen worden gebruikt, juist te beheren, op te slaan en te beveiligen.
Betrouwbare AI in grootschalige datacenters.
Bij AI-processen zijn enorme hoeveelheden gegevens betrokken, die een robuuste infrastructuur vereisen om ze efficiënt te kunnen beheren. Datacenters die AI ondersteunen, zijn uitgerust met schaalbare opslagclusters, data lakes en objectopslag om deze enorme hoeveelheden gegevens te beheren. Deze infrastructuur ondersteunt de gehele AI-gegevenslus, van het verzamelen van onbewerkte gegevens tot het bewaren van modeloutput voor toekomstig gebruik.
Zonder de schaal en efficiëntie van datacenters zou het potentieel van AI beperkt zijn, omdat het vermogen om enorme gegevenssets op te slaan en op te vragen essentieel is voor het succes van AI.
Moderne AI-geoptimaliseerde architecturen omvatten een evenwichtige integratie van reken-, opslag- en netwerklagen. Data lakes en objectopslag (die vaak gebruikmaken van meerdere opslaglagen) vormen de basis van AI-omgevingen die op grote schaal met geavanceerde rekenkracht kunnen werken. Opslaginfrastructuur is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat AI-systemen toegang hebben tot zowel gegevens die onmiddellijk toegankelijk moeten zijn als archiefgegevens. Architecturen voor AI zijn ontworpen met het oog op enorme schaalbaarheid. De balans tussen opslagcapaciteit en prestaties draagt ertoe bij dat AI-systemen efficiënt kunnen werken en zich geschaald kunnen aanpassen aan de vraag.
Essentiële elementen van betrouwbare AI.
Schaalbare architecturen volstaan echter niet. Betrouwbare AI heeft ook componenten nodig die vertrouwen mogelijk maken: transparantie, herkomstbepaling van gegevens, verklaarbaarheid, controleerbaarheid en beveiliging. Laten we eens kijken hoe deze elementen de integriteit van AI-workflows ondersteunen.
Transparantie: AI begrijpelijk maken.
Transparantie op grote schaal is de sleutel tot betrouwbare AI. Dit garandeert dat beslissingen van AI-systemen begrijpelijk, toegankelijk, reproduceerbaar en corrigeerbaar zijn. Wanneer een AI-systeem bijvoorbeeld een film aanbeveelt, helpt transparantie gebruikers om de beweegredenen achter de suggestie te begrijpen, door aan te geven dat deze is gebaseerd op duidelijke gegevens, zoals de kijkgeschiedenis en voorkeuren van de gebruiker.
In datacenters ondersteunen schaalbare opslagclusters transparantie door elk beslissingspunt in de levenscyclus van AI-gegevens duidelijk vast te leggen. Met deze infrastructuren kunnen organisaties gegevens traceren vanaf de oorsprong, tijdens de verwerking, tot aan de output, en dit zet ertoe aan om met meer verantwoording te werk te gaan.
Transparantie speelt een rol in een aantal sectoren. Drie voorbeelden:
- In de gezondheidszorg analyseren AI-algoritmen medische beelden en helpen zo ziekten vroegtijdig op te sporen. Hoe transparanter de gegevens, hoe nauwkeuriger de diagnoses.
- In de financiële sector verwerken handelsalgoritmen marktgegevens snel en filteren ze efficiënter, waardoor portefeuillebeheerders beleggingsstrategieën beter kunnen begrijpen en optimaliseren. Betrouwbare gegevens kunnen het rendement op investeringen verbeteren.
- Bij natuurlijke taalverwerking (NLP) beantwoorden chatbots vragen van klanten. De transparante herkomstbepaling van gegevens zorgt ervoor dat bedrijven controleerbaar zijn.
De lens van transparantie bevordert een grotere verantwoordelijkheid door de gegevens, beslissingen en modeloutputs te verduidelijken.
Herkomst van gegevens bepalen: gegevensbronnen en -gebruik traceren.
De herkomstbepaling van gegevens is de mogelijkheid om de oorsprong (afkomst) en het gebruik van gegevenssets tijdens het AI-proces te bepalen, wat cruciaal is om te begrijpen hoe modellen tot beslissingen komen.
In AI-toepassingen voor de gezondheidszorg helpt de herkomstbepaling van gegevens bijvoorbeeld bij te houden welke gegevenssets zijn gebruikt om diagnoses te stellen, en geeft de informatiebronnen aan.
Door het traject van input tot output duidelijk vast te leggen, kunnen organisaties de herkomst en het gebruik van gegevenssets verifiëren, zodat AI-modellen op nauwkeurige gegevens kunnen vertrouwen. Door gegevens in elke verwerkingsfase te volgen, zorgt de herkomstbepaling van gegevens ervoor dat AI-systemen volledig kunnen worden gecontroleerd, en wordt zowel naleving van wet- en regelgeving als interne controleerbaarheid ondersteund. Harde schijven bevorderen de herkomstbepaling van gegevens door elke transformatie veilig op te slaan, zodat ontwikkelaars historische gegevensrecords kunnen bekijken die de volledige reikwijdte van AI-besluitvormingsprocessen aantonen.
Verklaarbaarheid: AI-besluitvorming verduidelijken.
Verklaarbaarheid zorgt ervoor dat AI-beslissingen begrijpelijk zijn en gebaseerd zijn op gegevens die kunnen worden getraceerd en geëvalueerd. Dit is vooral cruciaal in sectoren waar veel op het spel staat, zoals de gezondheidszorg en de financiële sector, waar inzicht in de redenering achter AI-beslissingen levens en investeringen kan beïnvloeden. Door controlepunten te bewaren op interne harde schijven kunnen ontwikkelaars terugkijken naar verschillende stadia van de modelontwikkeling, en zo beoordelen hoe veranderingen in gegevensinput of configuraties de resultaten beïnvloeden. Met deze aanpak worden AI-systemen transparanter en begrijpelijker, waardoor ze aan vertrouwen en bruikbaarheid winnen.
Controleerbaarheid: controleerbare AI-workflows mogelijk maken.
Controleerbaarheid in AI zorgt ervoor dat modellen door belanghebbenden kunnen worden onderzocht en geverifieerd. Door middel van checkpointing en herkomstbepaling van gegevens bieden harde schijven een controlespoor dat de AI-ontwikkeling documenteert van gegevensinput tot output, zodat organisaties de factoren kunnen bekijken die bijdragen aan door AI gegenereerde beslissingen. Dit controlespoor helpt organisaties om zich aan de wettelijke normen te houden en verzekert gebruikers dat AI-systemen gebouwd zijn op betrouwbare, herhaalbare processen. Controleerbaarheid maakt het mogelijk om specifieke controlepunten aan te wijzen waar beslissingen zijn genomen, zodat AI-systemen verantwoordelijk worden gehouden voor hun handelingen.
Beveiliging: de integriteit van gegevens waarborgen.
Beveiliging ondersteunt betrouwbare AI door gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang en geknoei. Beveiligingsoplossingen voor opslag, inclusief versleuteling en integriteitscontroles, zorgen ervoor dat AI-modellen vertrouwen op authentieke en ongewijzigde gegevens. Harde schijven helpen de beveiliging te ondersteunen door gegevens in een stabiele, gecontroleerde omgeving te bewaren, waardoor organisaties geknoei kunnen voorkomen en aan strenge beveiligingsvoorschriften kunnen voldoen. Door gegevens in elke fase van het AI-proces te beveiligen, kunnen bedrijven vertrouwen houden in de integriteit van AI-workflows.
Mechanismen die betrouwbare AI mogelijk maken.
Om deze elementen van betrouwbare AI te verwezenlijken, zijn robuuste mechanismen nodig die gegevensintegriteit, beveiliging en controleerbaarheid ondersteunen. Van checkpointing en governancebeleid tot hashing en systemen voor massale opslag, deze tools zorgen ervoor dat AI-systemen voldoen aan de hoge normen die vereist zijn voor betrouwbare besluitvorming. Hieronder gaan we dieper in op hoe deze mechanismen betrouwbare AI ondersteunen.
Checkpointing: ondersteuning van meerdere elementen.
Checkpointing is het proces waarbij de toestand van een AI-model wordt opgeslagen op specifieke, korte intervallen tijdens de training van dat model. AI-modellen worden getraind op basis van grote gegevenssets door middel van iteratieve processen die minuten tot dagen kunnen duren.
Controlepunten fungeren als momentopnames van de actuele toestand van het model (de gegevens, parameters en instellingen ervan), op vele punten tijdens de training. Aan de hand van die momentopnames, die elke minuut of om de paar minuten op opslagapparaten worden opgeslagen, kunnen ontwikkelaars de voortgang van het model bijhouden en voorkomen dat waardevol werk verloren gaat bij onverwachte onderbrekingen.
Controlepunten maken betrouwbare AI mogelijk door verschillende kritieke doelen te dienen:
Stroombeveiliging. Controlepunten beschermen trainingstaken tegen systeemstoringen, stroomuitval of crashes, zodat modellen vanuit de laatst opgeslagen status verder kunnen gaan zonder helemaal opnieuw te beginnen.
Modelverbetering en -optimalisering. Door controlepunten op te slaan, kunnen ontwikkelaars toestanden uit het verleden analyseren, modelparameters bijstellen en de prestaties in de loop van de tijd verbeteren.
Wettelijke naleving en bescherming van intellectuele eigendom. Controlepunten bieden een transparante registratie die organisaties helpt om aan wettelijke kaders te voldoen en bedrijfseigen methodologieën te beschermen.
Vertrouwen opbouwen en transparantie garanderen. Checkpointing, waarbij modeltoestanden worden vastgelegd, maakt verklaarbaarheid mogelijk door AI-beslissingen traceerbaar en begrijpelijk te maken.
Governancebeleid: leidraad voor verantwoord gegevensbeheer.
Governancebeleid stelt het kader vast waarbinnen gegevens worden beheerd, beschermd en gebruikt gedurende de gehele AI-levenscyclus. Deze beleidsregels zorgen ervoor dat AI-systemen voldoen aan de wettelijke vereisten en interne normen, waardoor een omgeving wordt gecreëerd waarin gegevens ethisch en veilig worden behandeld. Governancebeleidsregels definiëren toegangscontroles, schema's voor het bewaren van gegevens en nalevingsprocedures, en ondersteunen zo de beveiliging en controleerbaarheid binnen AI-workflows. Door deze standaarden in te stellen, kunnen organisaties ervoor zorgen dat AI-systemen transparant en betrouwbaar zijn en gebouwd zijn op gezonde principes voor gegevensbeheer.
Hashing: herkomstbepaling van gegevens
Hashing speelt een cruciale rol bij het waarborgen van de herkomstbepaling van gegevens door unieke digitale vingerafdrukken voor gegevens te maken. Met die vingerafdrukken kunnen organisaties verifiëren dat gegevens in geen enkel stadium van het AI-proces zijn gewijzigd of gemanipuleerd. Door gegevenssets en controlepunten te hashen, kunnen AI-systemen ervoor zorgen dat gegevensinput consistent en onaangetast blijft, wat de beveiliging versterkt en bijdraagt aan transparantie. Harde schijven slaan deze gehashte gegevensrecords op, waardoor organisaties de authenticiteit van gegevens kunnen controleren en het vertrouwen in AI-workflows kunnen behouden.
Opslagsystemen met grote opslagcapaciteit: voor schaalbare, veilige gegevensopslag.
Systemen voor massale opslag, met name die met harde schijven, bieden de basiscapaciteit die nodig is om de enorme hoeveelheden gegevens die essentieel zijn voor betrouwbare AI op te slaan en te beheren.
Harde schijven bieden schaalbare, voordelige opslag die ervoor zorgt dat AI-systemen toegang hebben tot zowel actuele als archiefgegevens. Deze systemen bevorderen transparantie door toegankelijke records bij te houden, verklaarbaarheid door gegevens in de loop van de tijd te bewaren, en beveiliging door stabiele omgevingen voor gegevensopslag te bieden.
Harde schijven uit de Seagate Exos®-serie, uitgerust met Mozaic 3+™ technologie, zijn gebouwd om dit specifieke type ondersteuning te bieden. Ze worden gebruikt om sets van onbewerkte gegevens op te slaan die als brandstof dienen voor AI-modellen, alsook gedetailleerde gegevenscreatieprocessen en iteratieve controlepunten bij modeltraining. Ook AI-analyseresultaten worden erop bijgehouden.
Harde schijven spelen een essentiële rol in deze transparantie door enorme gegevenssets en andere kritieke informatie op te slaan waarop AI-modellen vertrouwen. Deze gegevens zijn eenvoudig toegankelijk via een combinatie van netwerkschijven voor langetermijnbewaring en SSD's voor onmiddellijke toegang. Zo kunnen organisaties elk beslissingspunt in de AI-levenscyclus bijhouden.
De nauwgezette documentering op harde schijven helpt de naleving van wet- en regelgeving te handhaven, verbetert de verklaarbaarheid, maakt modelverbetering mogelijk en bevordert een grotere verantwoording. Harde schijven worden gebruikt om de volledige levenscyclus van gegevens te documenteren. Hierdoor ontstaan duidelijke, traceerbare records die kunnen worden gecontroleerd op naleving van regelgeving en beleid.
De gegevensvolumes nemen toe in verschillende domeinen. In de gezondheidszorg genereren gebieden zoals genoomonderzoek en medische beeldvorming jaarlijks petabytes aan gegevens. IoT-apparaten, waaronder sensoren en verbonden gadgets, alsook de explosieve toename van door gebruikers gegenereerde content op social media dragen aanzienlijk bij aan deze stortvloed van gegevens.
Harde schijven hebben zich ontpopt als voordelige en schaalbare opslagopties. Ze bieden een hoge opslagcapaciteit tegen de laagste kosten per terabyte (in een verhouding van 6:1, vergeleken met flashopslag), waardoor ze de optimale keuze zijn voor langdurige opslag van gegevens. Daarom zijn harde schijven het ideale opslagmedium om de enorme hoeveelheden onbewerkte gegevens bij te houden die voor AI-verwerking worden gebruikt, en om de resultaten van AI-analyses op te slaan. Harde schijven zijn niet alleen geschikt voor de langdurige opslag van inputs en outputs, maar ook voor AI-workflows tijdens de rekenintensieve trainingsfase, om controlepunten bij te houden en verschillende iteraties van content op te slaan.
Conclusie.
Het pad naar betrouwbare AI wordt geplaveid met transparantie, herkomstbepaling van gegevens, verklaarbaarheid, controleerbaarheid en beveiliging. Met deze elementen kunnen organisaties gegevens omzetten van eenvoudige cijfers in betrouwbare innovaties.
Het pad naar betrouwbare AI wordt geplaveid met transparantie, herkomstbepaling van gegevens, verklaarbaarheid, controleerbaarheid en beveiliging. Met deze elementen kunnen organisaties gegevens omzetten van eenvoudige cijfers in betrouwbare innovaties.
Door de volledige AI-gegevensworkflow te ondersteunen - van het vastleggen van onbewerkte gegevens tot het bewaren van controlepunten en het bijhouden van analyseresultaten - zijn harde schijven cruciaal om AI-modellen in de loop der tijd te valideren, te verfijnen en erop te kunnen vertrouwen. Door gegevens langdurig te bewaren op harde schijven, kunnen AI-ontwikkelaars eerdere trainingsruns opnieuw bekijken, resultaten analyseren en modellen aanpassen om de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren.
Naarmate AI zich uitbreidt naar andere sectoren, wordt het van cruciaal belang om de gegevensherkomst bij te houden, te voldoen aan regelgevingsnormen en te zorgen voor duidelijke communicatie met belanghebbenden. De technici van Seagate hebben harde schijven gemaakt die de nodige schaalbare en voordelige opslagoplossingen bieden om deze inspanningen te ondersteunen. Hierdoor kunnen AI-ontwikkelaars systemen bouwen die slim en betrouwbaar zijn.
