AI가 점점 더 많은 산업 및 사용 사례에 통합됨에 따라 AI의 효율성은 얼마나 신뢰할 수 있는 결과물을 생성하느냐에 의해 좌우됩니다. 신뢰할 수 있는 AI는 많은 이들이 찾는 비즈니스 통화가 되었습니다.
신뢰할 수 있는 AI를 구축하려면 데이터와 출력의 신뢰성을 보장하는 핵심 요소가 필요합니다. 이 문서에서는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 때 투명성, 데이터 계보, 설명 가능성, 책임성, 보안이 어떤 역할을 하는지 살펴봅니다. 각 요소는 AI의 성공에 필수적인 데이터 무결성과 신뢰성을 지원하며, 하드 드라이브는 이러한 장점을 일관되게 제공하는 데 필요한 스토리지의 중추를 제공합니다.
신뢰할 수 있는 AI란 신뢰할 수 있는 입력을 사용하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하는 AI 데이터 작업 흐름을 말합니다. 신뢰할 수 있는 AI는 다음과 같은 기준을 충족하는 데이터를 기반으로 구축됩니다.
- 고품질 및 정확성
- 명확한 합법성, 소유권 및 출처
- 안전한 스토리지 및 보호
- 알고리즘에 의해 설명 가능하고 추적 가능한 변환
- 데이터 처리에서 일관되고 신뢰할 수 있는 출력
확장 가능한 스토리지 인프라스트럭처는 신뢰할 수 있는 AI를 지원하여 AI 시스템에서 사용되는 방대한 양의 데이터를 적절하게 관리, 저장 및 보호하는 데 도움이 됩니다.
대규모 데이터 센터에서의 신뢰할 수 있는 AI.
AI 처리에는 방대한 양의 데이터가 사용되며, 이러한 데이터를 효율적으로 관리하려면 강력한 인프라가 필요합니다. 이러한 대규모 데이터 세트를 관리하기 위해 AI 작업 부하를 지원하는 데이터 센터는 객체 저장소 및 데이터 레이크를 지원하는 확장 가능한 스토리지 클러스터를 갖추고 있습니다. 이 인프라는 원시 데이터 소싱에서 향후 사용을 위한 모델 출력 보존에 이르기까지 전체 AI 데이터 루프를 지원합니다.
방대한 데이터 세트를 저장하고 검색하는 능력이 AI 성능의 핵심이기 때문에 규모와 효율성을 갖춘 데이터 센터가 없다면 AI의 잠재력도 제한될 것입니다.
최신 AI 최적화 아키텍처는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 계층을 균형 있게 통합하여 설계됩니다. 여러 스토리지 계층을 활용하는 경우가 많은 데이터 레이크 및 객체 저장소는 대규모 고성능 컴퓨팅을 가능하게 하는 AI 환경의 기반을 형성합니다. 스토리지 인프라스트럭처는 AI 시스템이 즉각적인 액세스와 보관 데이터를 필요로 하는 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. AI용으로 구축된 아키텍처는 대규모 확장성을 염두에 두고 설계됩니다. 스토리지 용량과 성능의 균형을 통해 AI 시스템이 효율적으로 작동하고 수요에 따라 확장할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 AI의 핵심 요소.
그러나 확장 가능한 아키텍처만으로는 충분하지 않습니다. 신뢰할 수 있는 AI에는 투명성, 데이터 계보, 설명 가능성, 책임성 및 보안과 같은 신뢰를 가능하게 하는 구성 요소도 필요합니다. 이러한 요소가 AI 작업 흐름의 무결성을 어떻게 지원하는지 살펴보겠습니다.
투명성: AI를 이해하기 쉽게 만듭니다.
대규모 투명성은 신뢰할 수 있는 AI의 핵심입니다. 투명성은 AI 시스템이 내린 결정이 이해 가능하고, 액세스 가능하며, 재현 가능하고, 수정 가능하다는 것을 보장합니다. 예를 들어 AI 시스템이 영화를 추천할 때 투명성은 사용자가 추천 이유를 이해하는 데 도움이 되며, 이는 사용자의 시청 기록 및 선호도와 같은 명확한 데이터에 근거한다는 점을 강조합니다.
데이터 센터에서는 확장 가능한 스토리지 클러스터가 AI 데이터 수명 주기의 모든 의사 결정 지점에 대한 명확한 기록을 제공하여 투명성을 지원합니다. 이러한 인프라를 통해 조직은 데이터의 출처에서 처리, 출력에 이르기까지 데이터를 추적할 수 있으므로 책임성을 강화할 수 있습니다.
투명성은 다양한 산업에서 중요한 역할을 합니다. 다음은 세 가지 예입니다.
- 의료 보건 분야에서 AI 알고리즘은 의료 이미지를 분석하여 질병을 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다. 데이터가 투명할수록 진단은 더 정확해집니다.
- 금융 분야에서 거래 알고리즘은 시장 데이터를 신속하게 처리하고 더 효율적으로 필터링하여 포트폴리오 관리자가 투자 전략을 더 잘 이해하고 최적화할 수 있도록 합니다. 신뢰할 수 있는 데이터는 투자 수익을 개선할 수 있습니다.
- NLP(자연어 처리)에서는 챗봇이 고객 문의에 응답합니다. 투명한 데이터 계보를 통해 기업은 그들의 책임을 다합니다.
투명성의 렌즈는 데이터, 의사 결정 및 모델 출력을 명확하게 함으로써 더 큰 책임감을 촉진합니다.
데이터 계보: 데이터 소스 및 사용을 추적합니다.
데이터 계보는 AI 처리 전반에서 데이터 세트의 출처와 사용을 식별하는 기능으로, 모델이 의사 결정에 도달하는 방식을 이해하는 데 중요합니다.
예를 들어 의료 AI 응용 분야에서 데이터 계보는 정보 소스를 나타내는 진단을 수행하는 데 사용된 데이터 세트를 추적하는 데 도움이 됩니다.
데이터 계보를 통해 입력에서 출력까지의 데이터 여정에 대한 명확한 기록을 제공함으로써 조직은 데이터 세트의 출처와 사용을 확인할 수 있으므로 AI 모델이 정확한 데이터에 의존하도록 할 수 있습니다. 데이터 계보는 처리의 각 단계를 통해 데이터를 추적함으로써 AI 시스템의 완전한 감사를 가능하게 하고 규정 준수와 내부 책임을 모두 지원합니다. 하드 드라이브는 각 변환을 안전하게 저장하여 데이터 계보를 지원하며, 이를 통해 개발자는 AI 의사 결정 프로세스의 전체 범위를 나타내는 과거 데이터 기록을 검토할 수 있습니다.
설명 가능성: AI 의사 결정을 명확하게 합니다.
설명 가능성은 AI 의사 결정이 이해 가능하고 추적 및 평가가 가능한 데이터에 근거한다는 것을 보장합니다. 이는 특히 AI가 내리는 결정의 이유를 이해하는 것이 생명과 투자에 영향을 미칠 수 있는 의료 및 금융과 같은 고위험 산업에서 매우 중요합니다. 개발자는 체크포인트를 유지함으로써 하드 드라이브를 통해 모델 개발의 다양한 단계를 되돌아보고 데이터 입력이나 구성의 변경이 결과에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 시스템은 더 투명하고 이해하기 쉬워지며 신뢰와 사용성이 더욱 촉진됩니다.
책임성: 감사 가능한 AI 작업 흐름을 지원합니다.
AI의 책임성은 이해 관계자가 모델을 검토하고 검증할 수 있도록 보장합니다. 하드 드라이브는 체크포인트 및 데이터 계보를 통해 데이터 입력에서 출력에 이르기까지 AI 개발을 문서화하는 감사 추적을 제공하여 조직이 AI에서 생성된 결정에 기여하는 요소를 검토할 수 있도록 합니다. 이 감사 추적은 조직이 규제 표준을 준수하는 데 도움이 되며 사용자에게 AI 시스템이 신뢰할 수 있고 반복 가능한 프로세스를 기반으로 구축되었다는 확신을 줍니다. 책임성은 의사 결정이 내려진 특정 체크포인트를 정확히 찾아내 AI 시스템이 해당 작업을 책임지게 할 수 있습니다.
보안: 데이터 무결성을 보호합니다.
보안은 무단 액세스 및 변조로부터 데이터를 보호하여 신뢰할 수 있는 AI를 지원합니다. 암호화 및 무결성 검사를 포함한 보안 스토리지 솔루션은 AI 모델이 변경되지 않은 진본 데이터에 의존하도록 보장합니다. 하드 드라이브는 안정적이고 통제된 환경에서 데이터를 보존하여 보안을 지원합니다. 조직은 변조를 방지하고 엄격한 보안 규정을 준수할 수 있습니다. AI 프로세스의 모든 단계에서 데이터를 보호함으로써 기업은 AI 작업 흐름의 무결성에 대한 신뢰를 유지할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 AI를 지원하는 메커니즘.
신뢰할 수 있는 AI의 이러한 요소를 달성하려면 데이터 무결성, 보안 및 책임을 지원하는 강력한 메커니즘이 필요합니다. 체크포인트 및 거버넌스 정책에서 해싱 및 대용량 스토리지 시스템에 이르기까지 이러한 도구는 AI 시스템이 신뢰할 수 있는 의사 결정에 필요한 높은 표준을 충족하도록 보장합니다. 아래에서 이러한 메커니즘이 신뢰할 수 있는 AI를 지원하는 방법을 살펴보겠습니다.
체크 포인트: 여러 요소를 지원합니다.
체크포인트는 학습하는 동안 특정한 짧은 간격으로 AI 모델의 상태를 저장하는 프로세스입니다. AI 모델은 몇 분에서 며칠까지 걸릴 수 있는 반복 프로세스를 통해 대규모 데이터 세트를 학습합니다.
체크포인트는 학습 중 여러 지점에서 모델의 현재 상태(데이터, 매개변수 및 설정)의 스냅샷과 같은 역할을 합니다. 1분에서 몇 분 간격으로 스토리지 장치에 저장되는 스냅샷을 통해 개발자는 모델의 진행 상황에 대한 기록을 유지하고 예기치 않은 중단으로 인해 귀중한 작업이 유실되는 일을 예방할 수 있습니다.
체크포인트는 다음과 같은 몇 가지 주요 목적을 수행하여 신뢰할 수 있는 AI를 지원합니다.
전력 보호. 체크포인트는 시스템 오류, 정전 또는 크래시로부터 학습 작업을 보호하여 처음부터 다시 시작하지 않고도 마지막으로 저장된 상태에서 모델을 다시 시작할 수 있도록 해 줍니다.
모델 개선 및 최적화. 개발자는 체크포인트를 저장하여 과거 상태를 분석하고 모델 매개변수를 미세 조정하며 시간이 지남에 따라 성능을 향상할 수 있습니다.
법률 준수 및 지적 재산 보호. 체크포인트는 조직에서 법적 프레임워크를 준수하고 독점 방법론을 보호하는 데 도움이 되는 투명한 기록을 제공합니다.
신뢰 구축 및 투명성 보장. 체크포인트는 모델 상태를 기록하여 AI 결정을 추적 가능하고 이해할 수 있도록 만들어 설명 가능성을 지원합니다.
거버넌스 정책: 책임 있는 데이터 관리 지침입니다.
거버넌스 정책은 AI 수명 주기 전반에서 데이터를 관리, 보호 및 사용하는 프레임워크를 확립합니다. 이러한 정책은 AI 시스템이 규제 요구 사항 및 내부 표준을 준수하도록 보장하여 데이터가 윤리적이고 안전하게 처리되는 환경을 조성합니다. 거버넌스 정책은 액세스 제어, 데이터 보존 일정 및 규정 준수 절차를 정의하여 보안 및 책임 AI 작업 흐름 내에서 보안 및 책임성을 지원합니다. 이러한 표준을 설정함으로써 조직은 AI 시스템이 투명하고 신뢰할 수 있으며 건전한 데이터 관리 원칙에 따라 구축되도록 할 수 있습니다.
해싱: 데이터 계보를 보호합니다.
해싱은 데이터의 고유한 디지털 지문을 생성하여 데이터 계보를 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 지문을 통해 조직은 AI 프로세스의 모든 단계에서 데이터가 변경되거나 변조되지 않았는지 확인할 수 있습니다. AI 시스템은 데이터 세트와 체크포인트를 해싱함으로써 데이터 입력이 일관되고 손상되지 않도록 보장하여 보안을 강화하고 투명성에.기여할 수 있습니다. 하드 드라이브는 이러한 해싱 데이터 기록을 저장하여 조직이 데이터 신뢰성을 확인하고 AI 작업 흐름에서 신뢰를 유지할 수 있도록 합니다.
대용량 스토리지 시스템: 확장 가능하고 안전한 데이터 보존을 지원합니다.
대용량 스토리지 시스템, 특히 하드 드라이브를 활용하는 스토리지는 신뢰할 수 있는 AI에 필수적인 방대한 양의 데이터를 저장하고 관리하는 데 필요한 기본 용량을 제공합니다.
하드 드라이브는 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지를 제공하여 AI 시스템이 현재 데이터와 보관 데이터에 모두 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 시스템은 접근 가능한 기록을 유지하여 투명성을 지원하고, 시간이 지나도 데이터를 보존하여 설명 가능성을 제공하며, 안정적인 환경을 제공하여 보안을 보장합니다.
Mozaic 3+™ 기술을 기반으로 하는 Seagate Exos® 시리즈 하드 드라이브는 이러한 특정 유형의 지원을 제공하도록 제작되었습니다. AI 모델을 구동하는 원시 데이터 세트, 데이터 생성 프로세스의 세부 기록, 모델 학습 중 반복적인 체크포인트 및 AI 분석 결과의 보존을 저장합니다.
하드 드라이브는 AI 모델이 의존하는 방대한 데이터 세트와 기타 중요한 정보를 저장하여 이러한 투명성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 데이터는 장기 보존을 위한 네트워크 하드 드라이브와 즉각적인 액세스를 위한 SSD의 조합을 통해 쉽게 액세스할 수 있으므로 조직은 AI 수명 주기의 모든 결정 지점을 추적할 수 있습니다.
세심하게 관리된 하드 드라이브 기반 문서화를 통해 규정 준수를 유지하고 설명 가능성을 향상하며 모델을 개선하고 책임성을 강화할 수 있습니다. 하드 드라이브는 데이터의 전체 수명 주기를 문서화하므로 규정 및 정책 준수 확인을 위해 검토할 수 있는 명확하고 추적 가능한 기록을 제공합니다.
다양한 영역에서 데이터 볼륨이 급증하고 있습니다. 의료 분야의 경우, 유전체학 연구 및 의료 영상과 같은 분야에서 매년 페타바이트 규모의 데이터가 생성됩니다. 센서 및 연결된 장치를 포함하는 IoT 장치 및 소셜 미디어에서 사용자가 생성한 콘텐츠의 폭발적 증가는 이러한 데이터 폭주에 크게 기여합니다.
하드 드라이브는 비용 효율적이고 확장 가능한 스토리지 옵션으로 등장했습니다. 테라바이트당 최저 비용(플래시 스토리지에 비해 6:1 비율)으로 대용량 스토리지를 제공하므로 장기 데이터 보존을 위한 최적의 선택입니다. 그렇기 때문에 하드 드라이브는 AI 처리에 사용되는 방대한 원시 데이터 세트를 보존하고 AI 분석 결과를 저장하는 데 적합한 스토리지입니다. 하드 드라이브는 입력 및 출력의 장기 스토리지를 보호하는 것 외에도 컴퓨팅 집약적인 학습 단계에서 AI 작업 흐름을 지원하여 체크포인트를 추적하고 다양한 콘텐츠 반복을 저장합니다.
결론.
신뢰할 수 있는 AI를 구축하려면 투명성, 데이터 계보, 설명 가능성, 책임성 및 보안이 필수적입니다. 이러한 요소를 통해 조직은 데이터를 단순한 수치를 넘어 신뢰할 수 있는 귀중한 정보로 발전시킬 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 AI를 구축하려면 투명성, 데이터 계보, 설명 가능성, 책임성 및 보안이 필수적입니다. 이러한 요소를 통해 조직은 데이터를 단순한 수치를 넘어 신뢰할 수 있는 귀중한 정보로 발전시킬 수 있습니다.
하드 드라이브는 원시 데이터 캡처에서 체크포인트 유지 및 분석 결과 보존에 이르기까지 전체 AI 데이터 작업 흐름을 지원함으로써 시간이 지남에 따라 AI 모델을 검증, 미세 조정 및 신뢰 구축에 중요한 역할을 합니다. AI 개발자는 장기 데이터 보존을 위해 하드 드라이브를 활용하여 과거의 학습 실행을 다시 검토하고 결과를 분석하며 모델을 조정하여 효율성과 정확성을 개선할 수 있습니다.
AI가 여러 부문으로 확장됨에 따라 데이터 계보를 보존하고 규제 기준을 충족하며 이해관계자와 명확한 커뮤니케이션을 구축하는 것이 중요해졌습니다. Seagate 엔지니어는 이러한 노력을 지원하는 데에 필요한 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지 솔루션인 하드 드라이브를 제작했습니다. 그 결과, AI 개발자는 스마트하고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.
