A medida que la IA se integra cada vez más en diversas industrias y casos de uso, su efectividad depende de generar resultados confiables. La IA confiable se ha convertido en una moneda comercial muy solicitada.
Crear una IA confiable depende de elementos clave que garanticen que los datos y resultados sean fiables. Este artículo explorará los roles de la transparencia, el linaje de datos, la explicabilidad, la responsabilidad y la seguridad en la formación de sistemas de IA en los que podamos confiar. Cada uno de estos elementos respalda la integridad y confiabilidad de los datos esenciales para el éxito de la IA, con los discos duros proporcionando la columna vertebral del almacenamiento necesario para ofrecer estos beneficios de manera constante.
La IA confiable se refiere a los flujos de trabajo de datos de IA que utilizan entradas fiables y generan información confiable. La IA de confianza se basa en datos que cumplen los siguientes criterios:
- gran calidad y precisión
- clara legalidad, propiedad y procedencia
- almacenamiento y protección seguros
- transformaciones explicables y rastreables por el algoritmo
- resultados consistentes y fiables del procesamiento de datos.
Una infraestructura de almacenamiento escalable respalda una IA de confianza, lo que ayuda a que las grandes cantidades de datos que utilizan los sistemas de IA se gestionen, se almacenen y se protejan correctamente.
IA confiable en centros de datos a gran escala
Los procesos de IA implican enormes cantidades de datos que requieren una infraestructura robusta para gestionarlos de manera eficiente. Para manejar estos conjuntos de datos masivos, los centros de datos que admiten cargas de trabajo de IA están equipados con clústeres de almacenamiento escalables que permiten el uso de almacenes de objetos y repositorios de datos. Esta infraestructura respalda todo el ciclo de datos de IA, desde la obtención de datos en bruto hasta la preservación de los resultados del modelo para su uso futuro.
Sin la escala y la eficiencia de los centros de datos, el potencial de la IA sería limitado, ya que la capacidad de almacenar y recuperar conjuntos de datos masivos es fundamental para el éxito de la IA.
Las arquitecturas modernas optimizadas para la IA implican una integración equilibrada de las capas de computación, almacenamiento y red. Los repositorios de datos y los almacenes de objetos, que a menudo utilizan múltiples niveles de almacenamiento, forman la base de los entornos de IA que permiten la computación de alto rendimiento a gran escala. La infraestructura de almacenamiento es crítica para asegurar que los sistemas de IA tengan acceso tanto a los datos que requieren acceso inmediato como a los datos archivados. Las arquitecturas diseñadas para IA están pensadas teniendo en cuenta la escalabilidad masiva. El equilibrio entre la capacidad de almacenamiento y el rendimiento impulsa la capacidad de los sistemas de IA para operar de manera eficiente y escalar de acuerdo con la demanda.
Elementos clave de una IA confiable.
Pero las arquitecturas escalables no son suficientes. La IA confiable también necesita componentes que permitan la confianza: transparencia, linaje de datos, explicabilidad, responsabilidad y seguridad. Echemos un vistazo a cómo estos elementos respaldan la integridad de los flujos de trabajo de la IA.
Transparencia: hacer comprensible la IA
La transparencia a escala es clave para una IA confiable. Garantiza que las decisiones tomadas por los sistemas de IA sean comprensibles, accesibles, replicables y corregibles. Cuando un sistema de IA recomienda una película, por ejemplo, la transparencia ayuda a los usuarios a comprender la razón detrás de la sugerencia, lo que señala que se basa en datos claros, como el historial de visualización y las preferencias del usuario.
En los centros de datos, los clústeres de almacenamiento escalables respaldan la transparencia al proporcionar registros claros de cada punto de decisión en el ciclo de vida de los datos de la IA. Con estas infraestructuras, las organizaciones pueden rastrear los datos desde su origen, pasando por su procesamiento, hasta su salida, lo cual fomenta mayor responsabilidad.
La transparencia juega un papel importante en varios sectores. Tres ejemplos:
- En el sector de la salud, los algoritmos de IA analizan imágenes médicas, lo que ayuda en la detección temprana de enfermedades. Cuanto más transparentes sean los datos, más precisos serán los diagnósticos.
- En finanzas, los algoritmos de negociación procesan los datos del mercado rápidamente y los filtran de manera más eficiente, lo que permite a los administradores de carteras comprender y optimizar las estrategias de inversión. Los datos fiables pueden mejorar el rendimiento de las inversiones.
- En procesamiento del lenguaje natural (NLP), los chatbots responden a las consultas de los clientes. El linaje de datos transparente mantiene a las empresas responsables.
El lente de la transparencia fomenta una mayor responsabilidad al aclarar los datos, las decisiones y las fuentes de salida del modelo.
Linaje de los datos: seguimiento de fuentes y uso de datos
El linaje de los datos es la capacidad de identificar el origen (procedencia) y el uso de los conjuntos de datos a lo largo del proceso de IA, lo cual es crucial para entender la toma de decisiones de los modelos.
Por ejemplo, en las aplicaciones de IA para el cuidado de la salud, el linaje de datos ayuda a rastrear qué conjuntos de datos se usaron para hacer diagnósticos, indicando las fuentes de información.
Al proporcionar un registro claro del recorrido que siguen los datos desde la entrada hasta la salida, el linaje de datos permite a las organizaciones verificar el origen y el uso de los conjuntos de datos, lo que garantiza que los modelos de IA se basen en datos precisos. Al rastrear los datos a través de cada etapa del procesamiento, el linaje de datos permite que los sistemas de IA sean totalmente auditables y respalda tanto el cumplimiento normativo como la responsabilidad interna. Las unidades de disco duro facilitan el linaje de datos al almacenar de forma segura cada transformación, lo que permite a los desarrolladores revisar registros de datos históricos que revelan el alcance completo de los procesos de toma de decisiones de IA.
Explicabilidad: aclarar la toma de decisiones de la IA.
La explicabilidad garantiza que las decisiones de la IA sean comprensibles y estén basadas en datos que se puedan rastrear y evaluar. Esto es especialmente importante en industrias de alto riesgo como la atención médica y las finanzas, donde comprender el razonamiento detrás de las decisiones de la IA puede afectar vidas e inversiones. Al conservar los puntos de control, las unidades de disco duro permiten a los desarrolladores mirar hacia atrás en varias etapas del desarrollo del modelo, lo que les permite evaluar cómo los cambios en las entradas de datos o las configuraciones afectan los resultados. Con este enfoque, los sistemas de IA se vuelven más transparentes y comprensibles, fomentando una mayor confianza y usabilidad.
Responsabilidad: permitir flujos de trabajo de IA auditables.
La responsabilidad en la IA garantiza que las partes interesadas puedan examinar y verificar los modelos. A través de puntos de control y linaje de datos, las unidades de disco duro proporcionan un registro de auditoría que documenta el desarrollo de la IA desde la entrada hasta la salida de datos, lo que permite a las organizaciones revisar los factores que contribuyen a las decisiones generadas por la IA. Este registro de auditoría ayuda a las organizaciones a cumplir con los estándares regulatorios y asegura a los usuarios que los sistemas de la IA se basan en procesos confiables y repetibles. La responsabilidad permite identificar puntos de control específicos donde se tomaron decisiones, responsabilizando a los sistemas de la IA de sus acciones.
Seguridad: protección de la integridad de los datos.
La seguridad respalda a la IA confiable al proteger los datos contra el acceso no autorizado y la manipulación. Las soluciones de almacenamiento seguro, que incluyen cifrado y controles de integridad, garantizan que los modelos de la IA se basen en datos auténticos e inalterados. Las unidades de disco duro ayudan a respaldar la seguridad al preservar los datos en un entorno estable y controlado, lo que ayuda a las organizaciones a evitar la manipulación y permite el cumplimiento de las estrictas regulaciones de seguridad. Al proteger los datos en cada etapa del proceso de la IA, las empresas pueden mantener la confianza en la integridad de los flujos de trabajo de la IA.
Mecanismos que permiten una IA confiable.
Para lograr estos elementos de una IA confiable se necesitan mecanismos sólidos que respalden la integridad, la seguridad y la responsabilidad de los datos. Desde políticas de gobernanza y puntos de control hasta sistemas de hash y almacenamiento masivo, estas herramientas garantizan que los sistemas de la IA cumplan con los altos estándares necesarios para una toma de decisiones confiable. A continuación, exploramos cómo estos mecanismos sustentan una IA confiable.
Punto de control: admite varios elementos.
El punto de control es el proceso de guardar el estado de un modelo de IA en intervalos cortos específicos durante su entrenamiento. Los modelos de IA se entrenan en grandes conjuntos de datos a través de procesos iterativos que pueden llevar desde minutos hasta días.
Los puntos de control actúan como instantáneas del estado actual del modelo (sus datos, parámetros y configuraciones) en muchos puntos durante el entrenamiento. Las instantáneas se guardan en dispositivos de almacenamiento cada minuto o unos pocos minutos y permiten a los desarrolladores conservar un registro de la progresión del modelo y evitar perder trabajo valioso debido a interrupciones inesperadas.
Los puntos de control permiten una IA confiable al cumplir varios propósitos críticos:
Protección de energía Los puntos de control protegen los trabajos de entrenamiento contra fallas del sistema, cortes de energía o bloqueos, lo que permite que los modelos se reanuden desde el último estado guardado sin comenzar desde cero.
Mejora y optimización de modelos. Al guardar puntos de control, los desarrolladores pueden analizar estados pasados, ajustar los parámetros del modelo y mejorar el rendimiento a lo largo del tiempo.
Cumplimiento legal y protección de la propiedad intelectual. Los puntos de control proporcionan un registro transparente que ayuda a las organizaciones a cumplir con los marcos legales y proteger las metodologías patentadas.
Generar confianza y garantizar la transparencia. Los puntos de control registran los estados del modelo, lo que favorece la explicabilidad al hacer que las decisiones de la IA sean rastreables y comprensibles.
Políticas de gobernanza: orientando la gestión responsable de datos.
Las políticas de gobernanza establecen el marco dentro del cual se gestionan, protegen y utilizan los datos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Estas políticas garantizan que los sistemas de IA cumplan con los requisitos reglamentarios y los estándares internos, creando un entorno en el que los datos se manejan de forma ética y segura. Las políticas de gobernanza definen controles de acceso, cronogramas de retención de datos y procedimientos de cumplimiento, lo que respalda la seguridad y la responsabilidad dentro de los flujos de trabajo de IA. Al establecer estos estándares, las organizaciones pueden garantizar que los sistemas de la IA sean transparentes, confiables y se basen en principios sólidos de gestión de datos.
Hashing: protección del linaje de datos
El hash juega un papel crucial en el mantenimiento del linaje de datos al crear huellas digitales únicas para los datos. Estas huellas permiten a las organizaciones verificar que los datos no hayan sido alterados ni manipulados en ninguna etapa del proceso de IA. Al codificar una función de resumen (hashing) a los datos y puntos de control, los sistemas de IA pueden garantizar que las entradas de datos permanezcan consistentes y sin daños, lo que refuerza la seguridad y contribuye a la transparencia. Las unidades de disco duro almacenan estos registros de datos en formato hash, lo que permite a las organizaciones verificar la autenticidad de los datos y mantener la confianza en los flujos de trabajo de IA.
Sistemas de almacenamiento de gran capacidad: permiten una retención de datos escalable y segura.
Los sistemas de almacenamiento masivo, en particular aquellos que utilizan discos duros, proporcionan la capacidad fundamental necesaria para almacenar y gestionar las grandes cantidades de datos esenciales para una IA confiable.
Las unidades de disco duro ofrecen almacenamiento escalable y rentable que garantiza que los sistemas de IA tengan acceso a datos actuales y de archivo. Estos sistemas adminten la transparencia al mantener registros accesibles, la explicabilidad al preservar los datos a lo largo del tiempo y la seguridad al proporcionar entornos estables para el almacenamiento de datos.
Las unidades de disco duro de la serie Seagate Exos®, con tecnología Mozaic 3+™, se crearon para proporcionar este tipo específico de asistencia. Almacenan conjuntos de datos sin procesar que alimentan los modelos de IA, registros detallados de los procesos de creación de datos, puntos de control iterativos durante el entrenamiento de modelos y la preservación de los resultados del análisis de IA.
Las unidades de disco duro desempeñan un papel vital en esta transparencia al almacenar vastos conjuntos de datos y otra información crítica en la que se basan los modelos de IA. Se puede acceder fácilmente a estos datos a través de una combinación de unidades de disco duro en red para la retención a largo plazo y unidades SSD para el acceso inmediato, lo que permite a las organizaciones realizar un seguimiento de cada punto de decisión en el ciclo de vida de la IA.
La meticulosa documentación en disco duro ayuda a mantener el cumplimiento de la normativa, mejora la explicabilidad, permite mejorar los modelos y fomenta una mayor responsabilidad. Las unidades de disco duro documentan el ciclo de vida completo de los datos, lo que permite registros claros y rastreables que se pueden revisar para verificar el cumplimiento de las regulaciones y políticas.
Los volúmenes de datos están aumentando en varios dominios. En el sector de la salud, áreas como la investigación genómica y el procesamiento de imágenes médicas generan petabytes de datos anualmente. Los dispositivos IoT, incluidos los sensores y dispositivos conectados, así como la explosión de contenido generado por los usuarios en las redes sociales contribuyen significativamente a esta avalancha de datos.
Las unidades de disco duro han surgido como opciones de almacenamiento rentables y escalables. Ofrecen una gran capacidad de almacenamiento al menor coste por terabyte (en una proporción de 6:1, en comparación con el almacenamiento flash), lo que los convierte en la opción óptima para la retención de datos a largo plazo. Es por eso que las unidades de disco duro son el almacenamiento ideal para preservar los enormes conjuntos de datos sin procesar que se utilizan para el procesamiento de IA y el almacenamiento de los resultados del análisis de IA. Además de asegurar el almacenamiento a largo plazo de entradas y salidas, las unidades de disco duro también admiten flujos de trabajo de IA durante la etapa de entrenamiento con gran consumo de recursos computacionales, realizando un seguimiento de los puntos de control y guardando varias iteraciones de contenido.
Conclusión.
El camino hacia una IA confiable está pavimentado con transparencia, linaje de datos, explicabilidad, responsabilidad y seguridad. Estos elementos permiten a las organizaciones transformar datos de simples cifras en innovaciones confiables.
El camino hacia una IA confiable está pavimentado con transparencia, linaje de datos, explicabilidad, responsabilidad y seguridad. Estos elementos permiten a las organizaciones transformar datos de simples cifras en innovaciones confiables.
Al admitir todo el flujo de trabajo de datos de IA, desde la captura de datos sin procesar hasta la retención de puntos de control y la conservación de los resultados de análisis, las unidades de disco duro desempeñan un papel crucial en la validación, el ajuste y la confianza en los modelos de IA a lo largo del tiempo. Al aprovechar las unidades de disco duro para la retención de datos a largo plazo, los desarrolladores de IA pueden volver a visitar las ejecuciones de entrenamiento anteriores, analizar los resultados y ajustar los modelos para mejorar la eficiencia y la precisión.
A medida que la IA se expande a través de los sectores, se vuelve crucial preservar el linaje de los datos, cumplir con las normas regulatorias y establecer una comunicación clara con las partes interesadas. Los ingenieros de Seagate han innovado las unidades de disco duro para proporcionar las soluciones de almacenamiento escalables y rentables necesarias para respaldar estos esfuerzos. Como resultado, los desarrolladores de IA pueden crear sistemas inteligentes y fiables.
