随着 AI 逐渐融入更多行业和用例，AI 的有效性与其能否产生可靠的输出紧密关联。可靠的AI 已成为炙手可热的商业货币。
构建值得信赖的 AI 依赖于确保数据和输出可靠的关键要素。本文将探讨透明度、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性在塑造可信赖 AI 系统方面的作用。这些元素均支持对 AI 成功至关重要的数据完整性和可靠性，而硬盘可以作为存储支柱，持续保障各方面的优势。
可信赖的 AI 是指使用可靠输入并生成可靠见解的 AI 数据工作流。“可信赖 AI”以具备以下要素的数据为支撑：
- 高质量和高准确度
- 明确的合法性、所有权和来源
- 安全存储和保护
- 基于算法的可解释且可追踪的转换
- 数据处理流程中稳定且可靠的输出。
可扩展的存储基础架构支持“可信赖 AI”，确保 AI 系统使用的大量数据得到妥善管理、存储和保护。
大规模数据中心内的“可信赖 AI”。
AI 流程涉及大量数据，需要强大的基础设施才能有效管理。为了管理这些海量数据集，支持 AI 工作负载的数据中心配备了可扩展的存储集群，以支持对象存储和数据湖。此基础设施支撑着从获取原始数据到保留模型输出的整个 AI 数据循环，以备将来使用。
如果数据中心无法实现规模和效率的提升，AI 的潜力将受到限制，因为存储和检索海量数据集的能力是 AI 成功的核心。
针对 AI 优化的现代架构涉及计算、存储和网络层的高效集成。数据湖和对象存储（通常利用了多个存储层）构成了允许大规模高性能计算的 AI 环境的基础。存储基础设施对于确保 AI 系统能够访问需要立即访问的数据和存档数据至关重要。为 AI 构建的架构在设计时考虑了巨大的可扩展性。存储容量和性能之间的平衡可提高 AI 系统根据需求高效运行和扩展的能力。
可信赖 AI 的关键要素。
但可扩展架构还不够。可信赖 AI 还需要实现信任的组件透明性、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性。让我们看看这些元素如何支持 AI 工作流的完整性。
透明度：让 AI 易于理解。
大规模的透明度是实现可信赖 AI 的关键。这样才能确保 AI 系统做出的决策是可理解、可访问、可复制和可纠正的。例如，当 AI 系统推荐一部电影时，透明度有助于用户理解建议背后的理由，比如指出推荐以明确的数据结果（例如用户观看历史记录和偏好）为依据。
在数据中心中可扩展的存储集群通过提供 AI 数据生命周期中每个决策点的清晰记录来提高透明度。借助这些基础架构，组织可以在从来源到处理再到输出的过程中追踪数据，从而加强问责制。
透明度在许多行业中都发挥着重要作用。三个示例：
- 在医疗保健领域，AI 算法用于分析医学图像，帮助进行早期疾病检测。数据越透明，诊断就越准确。
- 在金融领域，交易算法用于快速处理市场数据，并更高效地过滤市场数据，使投资组合经理能够更好地理解并优化投资策略。可靠的数据有助于提高投资回报率。
- 在自然语言处理 (NLP) 领域，聊天机器人会响应客户查询。透明的数据沿袭使企业能够保持责任心。
提高透明度有助于清晰呈现数据、决策和模型输出来源，促使企业和个人更加负责任。
数据沿袭：追踪数据源和使用情况。
数据沿袭是在整个 AI 过程中识别数据集来源（出处）和用途的能力，这对于理解模型如何做出决策至关重要。
例如，在医疗保健 AI 应用程序中，数据沿袭有助于跟踪哪些数据集用于进行诊断，指示信息来源。
通过提供数据从输入到输出的过程记录，数据沿袭使组织能够验证数据集的来源和使用情况，确保 AI 模型依赖于准确的数据。通过跟踪每个处理阶段的数据，数据沿袭使 AI 系统能够完全可审计，并支持监管合规性和内部问责制。硬盘通过安全地存储每个转换来促进数据沿袭，使开发人员能够查看揭示 AI 决策过程全部范围的历史数据记录。
可解释性：阐明 AI 决策。
可解释性可确保 AI 决策易于理解，并以可跟踪和评估的数据为基础。这在医疗保健和金融等高风险行业尤为重要，在这些行业中，了解 AI 决策背后的原因会影响相关人员的生活和投资方式。通过保留检查点，硬盘使开发人员能够回顾模型开发的各个阶段，从而评估数据输入或配置的变化如何影响结果。通过这种方法，AI 系统变得更加透明和可理解，从而建立了更扎实的信任和更强的可用性。
问责制：实现可审计的 AI 工作流。
AI 中的问责制确保利益相关者可以检查和验证模型。通过检查点和数据沿袭，硬盘提供了审计跟踪，记录从数据输入到输出的 AI 开发，使组织能够查看导致 AI 生成决策的因素。此审计跟踪可帮助组织遵守监管标准，并向用户保证 AI 系统建立在可靠、可重复的流程之上。问责制可以精确定位做出决策的具体检查点，让 AI 系统对其行为负责。
安全性：保护数据完整性。
安全性通过保护数据免受未经授权的访问和篡改，为值得信赖的 AI 奠定基础。安全存储解决方案（包括加密和完整性检查）可确保 AI 模型依赖于真实且未更改的数据。硬盘通过将数据保存在稳定、受控的环境中来帮助支持安全性，从而帮助组织防止篡改，并实现对严格安全法规的遵守。通过在 AI 流程的每个阶段保护数据，公司可以持续信任 AI 工作流完整性。
支持可信赖 AI 的机制。
这些实现可信赖 AI 的要素依赖于支持数据完整性、安全性和问责制的强大机制。从检查点和治理策略到哈希和大容量存储系统，这些工具可确保 AI 系统满足可靠决策所需的高标准。下面，我们将探讨这些机制如何支撑可信赖 AI。
检查点：支持多个元素。
检查点是在训练期间以特定的较短时间间隔保存 AI 模型状态的过程。AI 模型通过迭代过程在大型数据集上进行训练，这可能需要几分钟到几天的时间。
检查点就像是模型在训练过程中许多点的当前状态数据、参数和设置的快照。快照每隔几分钟到几分钟就会保存到存储设备中，使开发人员可以保留模型进程的记录并避免由于意外中断而丢失宝贵的工作。
检查点通过服务于几个关键目的来实现可信赖 AI
电源保护。检查点可保护训练作业免受系统故障、断电或崩溃的影响，使模型能够从上次保存的状态恢复，而无需从头开始。
模型改进和优化。通过保存检查点，开发人员可以分析过去的状态、微调模型参数，并随着时间的推移提高性能。
法律合规性和知识产权保护。检查点提供透明的记录，帮助组织遵守法律框架并保护专有方法。
建立信任并确保透明度。检查点记录模型状态，通过使 AI 决策可追溯和可理解来支持可解释性。
治理策略：指导负责任的数据管理。
治理策略建立了一个框架，在整个 AI 生命周期中管理、保护和使用数据。这些策略确保 AI 系统遵守法规要求和内部标准，从而创造以合乎道德且安全的方式处理数据的环境。治理策略定义访问控制、数据保留计划和合规性程序，从而在 AI 工作流中支持安全和问责制。通过制定这些标准，组织可以确保 AI 系统透明、可靠，并建立在健全的数据管理原则之上。
哈希：保护数据沿袭
哈希通过为数据创建唯一的数字指纹，在维护数据沿袭方面发挥着至关重要的作用。这些指纹使组织能够验证数据在 AI 流程的任何阶段是否未被更改或篡改。通过对数据集和检查点进行哈希处理，AI 系统可以确保数据输入保持一致且未损坏，从而增强安全并有助于提高透明度。硬盘可以存储这些哈希数据记录，使组织能够验证数据真实性并保持对 AI 工作流的信任。
大容量存储系统：实现可扩展、安全的数据保留。
海量存储系统，尤其是那些利用硬盘的大容量存储系统，提供了存储和管理可信赖 AI 所必需的大量数据所需的基础容量。
硬盘提供可扩展且经济高效的存储，确保 AI 系统能够访问当前数据和存档数据。这些系统通过维护可访问的记录来支持透明度 ，通过持续地保留数据可解释性 ，以及提供稳定的数据存储环境来支持安全性 。
Seagate Exos® 系列硬盘搭载 Mozaic 3+™（魔彩盒 3+）技术，专为提供此类特定类型的支持而打造。这些硬盘可用于存储原始数据集、数据创建过程的详细记录、模型训练期间的迭代检查点以及保存 AI 分析结果，进而为 AI 模型提供动力。
硬盘通过存储大量数据集和 AI 模型所依赖的其他关键信息，在这种透明度中发挥着至关重要的作用。通过组合利用联网机械硬盘（用于实现长期保留）和 SSD（用于实现即时访问），可以轻松访问这些数据，便于组织追踪 AI 生命周期中的每个决策点。
精心编写的硬盘文档有助于保持严格的合规性，增强可解释性，改进模型并加强问责制。硬盘记录了数据的完整生命周期，提供了清晰、可追踪的记录，这些记录可供查阅以验证是否符合法规和政策。
各个领域的数据量都在激增。在医疗保健行业，如基因组学研究和医疗成像等方面，每年会产生数 PB 的数据。物联网设备（包括传感器和互联小工具）以及社交媒体上用户生成内容的爆炸式增长是导致这种数据洪流的重要原因。
机械硬盘已成为经济高效且可扩展的存储选择。这些硬盘以较低的每 TB 成本提供高存储容量（与闪存存储相比，比率为 6:1），这使其成为长期数据保留的最佳选择。因此，机械硬盘成为了保存供 AI 处理的海量原始数据集和 AI 分析结果的首选存储方式。除了确保长期存储输入和输出外，硬盘还支持计算密集型训练阶段的 AI 工作流，跟踪检查点并保存各种内容迭代。
结论。
只要确保透明性、数据沿袭、可解释性、问责制以及安全性，就能铺就实现可靠 AI 的道路。这些要素使组织能够将数据转化为创新活动。
只要确保可扩展性、透明性、可解释性、问责制以及安全性，就能铺就实现可靠 AI 的道路。这些要素使组织能够将数据转化为创新活动。
通过支持整个 AI 数据工作流，从采集原始数据到保留检查点和保存分析结果，机械硬盘在验证、优化以及信任 AI 模型方面发挥着至关重要的作用。通过利用机械硬盘来长期保留数据，AI 开发人员就能重温过去运行的训练、分析结果并调整模型以提高效率和准确性。
随着 AI 在各个领域的扩展，保留数据沿袭、满足监管法规以及与利益相关方建立清晰的沟通变得至关重要。Seagate 工程师持续钻研硬盘，推出可扩展且经济高效的存储解决方案，助力这些活动向前推进。因而，AI 开发人员就能构建智能且值得信赖的系统。
