À medida que a IA se torna cada vez mais integrada a mais setores e casos de uso, sua eficácia depende de produzir saídas confiáveis. A IA confiável virou uma moeda comercial altamente procurada.
O desenvolvimento de uma IA confiável depende de elementos-chave que garantem que os dados e saídas sejam confiáveis. Este artigo explora as funções da transparência, linhagem de dados, explicabilidade, responsabilidade e segurança na formação dos sistemas de IA em que podemos confiar. Cada um desses elementos promove a integridade de dados e a confiabilidade, essenciais para o sucesso da IA, com os discos rígidos fornecendo a espinha dorsal do armazenamento necessário para oferecer esses benefícios de forma consistente.
IA de confiança se refere a fluxos de trabalho de dados de IA que usam entradas confiáveis e geram insights confiáveis. A IA confiável é baseada em dados que atendem aos seguintes critérios:
- alta qualidade e precisão
- legalidade, propriedade e procedência claras
- armazenamento seguro e proteção
- transformações explicáveis e rastreáveis pelo algoritmo
- saídas consistentes e confiáveis do processamento de dados.
Uma infraestrutura de armazenamento escalável oferece suporte a uma IA confiável, ajudando grandes quantidades de dados usados por sistemas de IA a serem gerenciados, armazenados e protegidos adequadamente.
IA de confiança em data centers de grande escala.
Os processos de IA envolvem vastas quantidades de dados que requerem uma infraestrutura robusta para gerenciar com eficiência. Para gerenciar esses conjuntos de dados massivos, os data centers que oferecem suporte a cargas de trabalho de IA são equipados com clusters de armazenamento escaláveis que possibilitam armazenamentos de objetos e data lakes. Essa infraestrutura sustenta todo o loop de dados da IA, desde a obtenção dos dados brutos até a preservação dos resultados do modelo para uso futuro.
Sem a escala e a eficiência dos data centers, o potencial da IA seria limitado, visto que a capacidade de armazenar e recuperar conjuntos de dados massivos é fundamental para o sucesso da IA.
As arquiteturas modernas otimizadas para IA envolvem uma integração equilibrada de camadas de computação, armazenamento e rede. Data lakes e armazenamentos de objetos, geralmente utilizando camadas de armazenamento, formam a base dos ambientes de IA que possibilitam a computação de alto desempenho em grande escala. A infraestrutura de armazenamento é crucial para garantir que os sistemas de IA tenham acesso aos dados que precisam de acesso imediato e aos dados de arquivamento. As arquiteturas desenvolvidas para IA são projetadas com uma escalabilidade massiva em mente. O equilíbrio entre capacidade de armazenamento e desempenho determina a capacidade dos sistemas de IA operarem com eficiência e serem expandidos de acordo com a demanda.
Elementos-chave de uma IA confiável.
No entanto, arquiteturas escaláveis não são suficientes. A IA confiável também precisa de componentes que gerem confiança: transparência, linhagem de dados, explicabilidade, responsabilidade e segurança. Vamos conferir como esses elementos sustentam a integridade dos fluxos de trabalho de IA.
Transparência: tornando a IA compreensível.
A transparência em grande escala é a chave para uma IA confiável. Ela garante que as decisões tomadas por sistemas de IA sejam compreensíveis, acessíveis, replicáveis e corrigíveis. Quando um sistema de IA recomenda um filme, por exemplo, a transparência ajuda os usuários a entender a lógica por trás da sugestão, observando que ela é baseada em dados claros, como o histórico de visualizações e preferências do usuário.
Nos data centers, os clusters de armazenamento escaláveis promovem a transparência, fornecendo registros claros de cada ponto de decisão no ciclo de vida dos dados de IA. Com essas infraestruturas, as organizações podem rastrear os dados desde sua origem, passando pelo processamento até a saída, promovendo uma maior responsabilidade.
A transparência é importante em vários setores. Três exemplos:
- Na área de saúde, os algoritmos de IA analisam imagens médicas, auxiliando na detecção precoce de doenças. Quanto mais transparentes forem os dados, mais precisos serão os diagnósticos.
- Em finanças, os algoritmos de negociação processam dados de mercado rapidamente e os filtram de forma mais eficiente, permitindo que os gerentes de portfólio entendam melhor e otimizem as estratégias de investimento. Dados confiáveis podem aumentar o retorno sobre os investimentos.
- Em processamento de linguagem natural (NLP), os chatbots respondem às dúvidas dos clientes. Uma linhagem de dados transparente mantém a responsabilidade das empresas.
A perspectiva da transparência promove maior responsabilidade ao deixar claras as fontes de dados, decisões e resultados do modelo.
Linhagem de dados: rastreamento de fontes de dados e uso.
A linhagem de dados é a capacidade de identificar a origem (procedência) e o uso de conjuntos de dados em todo o processo de IA, o que é fundamental para entender como os modelos chegam às decisões.
Por exemplo, em aplicativos de IA de saúde, a linhagem de dados ajuda a rastrear quais conjuntos de dados foram usados para fazer diagnósticos, indicando as fontes de informação.
Ao fornecer um registro claro da jornada que os dados fazem da entrada à saída, a linhagem de dados permite que as organizações verifiquem a origem e o uso dos conjuntos de dados, garantindo que os modelos de IA dependam de dados precisos. Ao rastrear os dados em cada estágio do processamento, a linhagem de dados permite que os sistemas de IA sejam totalmente auditáveis e oferece suporte à conformidade com normas e à responsabilidade interna. Os discos rígidos facilitam a linhagem de dados ao armazenar com segurança cada transformação, permitindo que os desenvolvedores revisem os registros de dados históricos que revelam o escopo completo dos processos de tomada de decisão de IA.
Explicabilidade: esclarecendo a tomada de decisão da IA.
A explicabilidade garante que as decisões de IA sejam compreensíveis e baseadas em dados que possam ser rastreados e avaliados. Isso é especialmente crucial em setores de alto risco, como saúde e finanças, em que entender o motivo por trás das decisões de IA pode afetar vidas e investimentos. Ao reter pontos de verificações, os discos rígidos permitem que os desenvolvedores possam analisar vários estágios de desenvolvimento de modelos para avaliar como as alterações nas configurações ou entradas de dados afetam os resultados. Com essa abordagem, os sistemas de IA ficam mais transparentes e compreensíveis, promovendo maior confiança e usabilidade.
Responsabilidade: possibilitar fluxos de trabalho de IA auditáveis.
A responsabilidade em IA garante que os modelos possam ser examinados e verificados pelas partes interessadas. Por meio de checkpointing e linhagem de dados, os discos rígidos fornecem uma trilha de auditoria que documenta o desenvolvimento da IA desde a entrada até a saída de dados, permitindo que as organizações revisem os fatores que contribuem para as decisões geradas por IA. Essa trilha de auditoria ajuda as organizações a cumprir os padrões regulamentares e garante aos usuários que os sistemas de IA são baseados em processos repetíveis confiáveis. A responsabilidade possibilita identificar checkpoints específicos onde as decisões foram tomadas, responsabilizando os sistemas de IA por suas ações.
Segurança: proteção da integridade dos dados.
A segurança sustenta a IA confiável, protegendo os dados contra acesso não autorizado e adulteração. As soluções de armazenamento seguro, incluindo verificações de integridade e criptografia, garantem que os modelos de IA confiem em dados autênticos e inalterados. Os discos rígidos ajudam a suportar a segurança, preservando os dados em um ambiente estável e controlado, ajudando as organizações a impedir a adulteração e garantindo a conformidade com as rigorosas normas de segurança. Ao proteger os dados em todos os estágios do processo de IA, as empresas podem manter a confiança na integridade dos fluxos de trabalho de IA.
Mecanismos que possibilitam uma IA confiável.
Para alcançar esses elementos de uma IA confiável é necessário usar mecanismos robustos que promovam a integridade, segurança e responsabilidade dos dados. De políticas de governança e checkpointing a sistemas de armazenamento massivo e hash, essas ferramentas garantem que os sistemas de IA atendam aos altos padrões necessários para a tomada de decisões confiável. Abaixo, exploramos como esses mecanismos sustentam uma IA confiável.
Checkpointing: apoio a vários elementos.
Checkpointing é o processo de salvar o estado de um modelo de IA em intervalos curtos e específicos durante seu treinamento. Os modelos de IA são treinados em grandes conjuntos de dados por meio de processos iterativos que podem levar de minutos a dias.
Os checkpoints (ou pontos de verificação) agem como instantâneos do estado atual do modelo (seus dados, parâmetros e configurações) em vários pontos durante o treinamento. Salvos em dispositivos de armazenamento a cada minuto a alguns minutos, os instantâneos permitem que os desenvolvedores mantenham um registro do progresso do modelo e evitem perder um trabalho valioso devido a interrupções inesperadas.
Os checkpoints possibilitam uma IA confiável servindo a vários propósitos cruciais:
Proteção de energia. Os checkpoints protegem os trabalhos de treinamento contra falhas do sistema, quedas de energia ou problemas, permitindo que os modelos retomem do último estado salvo sem começar do zero.
Aprimoramento e otimização de modelos. Ao salvar checkpoints, os desenvolvedores podem analisar estados passados, ajustar parâmetros de modelo e aprimorar o desempenho ao longo do tempo.
Conformidade legal e proteção de propriedade intelectual. Os checkpoints fornecem um registro transparente que ajuda as organizações a cumprir as estruturas de trabalho legais e proteger as metodologias proprietárias.
Construir confiança e garantir transparência. Os checkpoints registram estados de modelos, oferecendo suporte à explicabilidade ao tornar as decisões de IA rastreáveis e compreensíveis.
Políticas de governança: orientando o gerenciamento de dados responsável.
As políticas de governança estabelecem a estrutura dentro da qual os dados são gerenciados, protegidos e usados em todo o ciclo de vida da IA. Essas políticas garantem que os sistemas de IA cumpram os requisitos regulamentares e padrões internos, criando um ambiente onde os dados são tratados de forma ética e segura. As políticas de governança definem controles de acesso, programações de retenção de dados e procedimentos de conformidade, apoiando assim segurança e responsabilidade nos fluxos de trabalho de IA. Ao definir esses padrões, as organizações podem garantir que os sistemas de IA sejam transparentes, confiáveis e baseados em princípios sólidos de gerenciamento de dados.
Hashing: proteção da linhagem de dados
O hashing tem um papel crucial na manutenção da linhagem de dados ao criar impressões digitais exclusivas para os dados. Essas impressões digitais permitem que as organizações verifiquem se os dados não foram alterados ou adulterados em nenhum estágio do processo de IA. Ao gerar hash de conjuntos de dados e checkpoints, os sistemas de IA podem garantir que as entradas de dados permaneçam consistentes e não corrompidas, impulsionando a segurança e contribuindo para a transparência. Os discos rígidos armazenam esses registros de dados com hash, permitindo que as organizações verifiquem a autenticidade dos dados e mantenham a confiança nos fluxos de trabalho de IA.
Sistemas de armazenamento de capacidade massiva: permitindo a retenção de dados escalável e segura.
Sistemas de armazenamento massivo, principalmente os que usam discos rígidos, fornecem a capacidade fundamental necessária para armazenar e gerenciar as grandes quantidades de dados essenciais para uma IA confiável.
Discos rígidos oferecem um armazenamento escalável e econômico que garante que os sistemas de IA tenham acesso aos dados atuais e de arquivamento. Esses sistemas aceitam transparência ao manter registros acessíveis, explicabilidade ao preservar os dados ao longo do tempo e segurança ao fornecer ambientes estáveis para o armazenamento de dados.
Os discos rígidos da série Seagate Exos®, com a tecnologia Mozaic 3+™, foram desenvolvidos para fornecer esse tipo específico de suporte. Eles armazenam conjuntos de dados brutos que alimentam modelos de IA, registros detalhados de processos de criação de dados, checkpoints iterativos durante o treinamento de modelos e a preservação dos resultados de análise de IA.
Os discos rígidos têm um papel vital nessa transparência, armazenando vastos conjuntos de dados e outras informações cruciais das quais os modelos de IA dependem. Esses dados ficam facilmente acessíveis com uma combinação de discos rígidos em rede para retenção de longo prazo e SSDs para acesso imediato, permitindo que as organizações acompanhem cada ponto de decisão no ciclo de vida da IA.
A meticulosa documentação possibilitada pelos discos rígidos ajuda a manter a conformidade com normas, aumenta a explicabilidade, permite aprimoramentos de modelos e promove uma maior responsabilidade. Os discos rígidos documentam o ciclo de vida completo dos dados, permitindo registros claros e rastreáveis que podem ser revisados para verificar a conformidade com regulamentos e políticas.
Os volumes de dados estão aumentando rapidamente em vários domínios. Na saúde, áreas como pesquisa genômica e processamento de imagens médicas geram petabytes de dados anualmente. Os dispositivos IoT, incluindo sensores e dispositivos conectados, bem como a explosão de conteúdo gerado pelo usuário nas mídia sociais contribuem significativamente para esse dilúvio de dados.
Os discos rígidos emergiram como opções de armazenamento econômicas e escaláveis. Eles oferecem alta capacidade de armazenamento com o mais baixo custo por terabyte (a uma relação de 6:1, em comparação com o armazenamento flash), tornando-os uma opção atraente para a retenção de dados de longo prazo. Por isso, os discos rígidos são a melhor opção de armazenamento para preservar os enormes conjuntos de dados brutos usados para o processamento de IA e o armazenamento dos resultados das análises de IA. Além de garantir o armazenamento de entradas e saídas de longo prazo, os discos rígidos também oferecem suporte a fluxos de trabalho de IA durante o estágio de treinamento de computação pesada, acompanhando os checkpoints e salvando várias iterações de conteúdo.
Conclusão.
O caminho para uma IA confiável é pavimentado com transparência, linhagem de dados, explicabilidade, responsabilidade e segurança. Esses elementos permitem que as organizações transformem os dados de números simples em inovações confiáveis.
O caminho para uma IA confiável é pavimentado com transparência, linhagem de dados, explicabilidade, responsabilidade e segurança. Esses elementos permitem que as organizações transformem os dados de números simples em inovações confiáveis.
Ao oferecer suporte a todo o fluxo de trabalho de dados de IA (desde a captura de dados brutos até a retenção de checkpoints e a preservação dos resultados de análise), os discos rígidos têm e terão um papel crucial na validação, ajuste e confiança de modelos de IA ao longo do tempo. Ao usar discos rígidos para retenção de dados de longo prazo, os desenvolvedores de IA podem rever rodadas de treinamentos anteriores, analisar resultados e ajustar modelos para aumentar a eficiência e precisão.
À medida que a IA se expande entre setores, torna-se crucial preservar a linhagem de dados, cumprir normas regulamentares e estabelecer uma comunicação clara com as partes interessadas. Os engenheiros da Seagate desenvolveram os discos rígidos para serem as soluções de armazenamento escaláveis e econômicas necessárias para apoiar esses esforços. Como resultado, os desenvolvedores de IA podem criar sistemas que são inteligentes e confiáveis.
