隨著人工智慧 (AI) 逐漸融入更多產業和使用案例，其效能取決於能否產生可靠的輸出結果。可靠的 AI 已成為人人競相追求的商業貨幣。
想建立值得信賴的 AI 需倚靠多項關鍵要素，才能保障資料本身和輸出結果的可靠性。本文會探討可信賴 AI 系統在培養時所需的透明度、資料沿襲、可解釋性、責任歸屬能力和安全性。其中每個要素都有助於獲得資料完整性和可靠性，而這對 AI 的成功可說至關重要。硬碟機則是儲存的骨幹，若要穩定維持這些優勢，硬碟機不可或缺。
所謂的可信賴 AI，是指在 AI 資料工作流程中使用了可靠的輸入來源，且能生成可靠的深度分析。值得信賴的 AI 是以符合下列條件的資料為基礎所建立的：
- 高品質與準確度
- 有明確的合法性、所有權和出處
- 安全儲存與保護
- 透過演算法進行可加以解釋和追蹤轉換
- 資料處理後能有一致且可靠的輸出。
可擴充的儲存基礎結構支援值得信賴的 AI，可協助妥善管理、儲存和保護 AI 系統使用的大量資料。
適用於大規模資料中心且值得信賴的 AI。
AI 流程涉及了大量資料，需要強大的基礎架構才能有效管理。為了管理這類龐大的資料集，支援 AI 工作負載的資料中心配備了可擴充的儲存叢集，以運用物件儲存庫和資料湖。此基礎架構是整個 AI 資料循環的基礎，循環始於尋找原始資料，一路到保留模型輸出以供未來使用。
如果沒有資料中心的規模和效率，AI 的潛力就會受到限制，因為儲存和擷取大量資料集的能力是 AI 成功的關鍵。
現代化的 AI 最佳化架構需要平衡整合運算、儲存和網路層等。資料湖和物件儲存庫通常會運用多種儲存層，以此構成 AI 環境的基礎，而能實現大規模的高效能運算。要保證 AI 系統既能取得需要立即存取的資料，也要存取封存資料，儲存基礎架構無比重要。專為 AI 打造的架構，會在設計時便考慮到超大規模的擴充性。儲存容量和效能之間的平衡，讓 AI 系統更有效率地運作並根據需求進行擴充。
可信賴 AI 的關鍵要素。
光是架構易於擴充，還不夠滿足需求。可信賴 AI 還需要取得各種要素才能累積信任：透明度、資料沿襲、可解釋性、責任歸屬能力和安全性。接下來會介紹這些要素是如何支援 AI 工作流程的完整性。
透明度讓 AI 易於理解。
達到大規模的透明度，是建立可信賴 AI 的關鍵。如此可確保 AI 系統所下的決策易於理解、存取、複製和修正。舉例來說，當 AI 系統推薦一部電影時，透明度能讓使用者了解建議背後的基本原理，並指出這是以明確的資料為基礎，例如使用者的觀看歷史記錄和偏好。
在資料中心理，可擴充的儲存叢集能清楚記錄 AI 資料生命週期中的每個決策點，藉此提高透明度。透過這些基礎架構，組織可以追蹤資料從處理到輸出的整個過程，進而培養更好的責任歸屬能力。
對許多業界而言，透明度的地位十分重要。三個範例：
- 醫療保健 AI 演算法分析醫學影像，協助早期疾病偵測。資料越透明診斷就越準確。
- 金融領域交易演算法可快速處理市場資料，並更有效率地加以篩選，讓投資組合經理人更能了解並最佳化投資策略。值得信賴的資料可提高投資報酬率。
- 自然語言處理 (NLP) 聊天機器人會回應客戶的詢問。透明的資料沿襲讓企業負責。
透過透明化的視角可釐清資料、決策和模型輸出，進而培養出更大的責任感。
資料沿襲：追蹤資料來源和使用情況。
資料沿襲是在整個 AI 流程中識別資料集的來源 (出處) 和用途的能力，這對於了解模型如何做出決策至關重要。
例如在醫療照護 AI 應用中，資料沿襲有助於追蹤用來進行診斷的資料集，指出資訊來源。
只要能提供資料從輸入到輸出完整過程的清楚記錄，便能透過資料沿襲讓組織驗證資料集的來源和使用情況，確保 AI 模型所依賴的資料正確無誤。資料研習能追蹤各個處理階段的資料，使得 AI 系統完全能加以稽核，且不但能符合嚴苛的法規，也能達成內部的責任歸屬。硬碟機能安全儲存每一次轉換，以促成資料沿襲，如此開發人員便能檢視歷史資料記錄，而全面掌握 AI 決策的制定流程。
可解釋性：釐清 AI 的決策。
所謂的可解釋性，能確保 AI 決策易於理解，而且做為根基的資料能加以追蹤和評估。這對醫療保健和金融等高風險產業格外重要。因為對 AI 決策背後原因的瞭解程度可能會影響到人們的生活和投資。硬碟機可用來保留檢查點，開發人員便能回顧模型開發的不同階段，以評估資料輸入或配置的變更如何影響結果。透過這種方式，AI 系統會變得更加透明且易於理解，進而培養出更高的信任度和可用性。
責任歸屬能力：實現可稽核的 AI 工作流程。
對 AI 的責任歸屬能力，可確保相關人員能檢查和驗證模型。透過檢查點和資料沿襲，硬碟機可提供審查追蹤記錄，列出從資料輸入到輸出的 AI 發展情況，讓公司組織則以審核 AI 生成決策的促成因素。這種審查追蹤記錄有助於公司組織符合法規標準，也能向使用者保證 AI 系統是建立在可重複的可靠流程之上。若具備責任歸屬能力，即可確實找到決策下達的特定檢查點，因此 AI 系統能對自身行為負責。
安全性：保護資料完整性。
安全性可防止資料遭到未經授權的存取和竄改，鞏固可信賴的 AI。安全的儲存解決方案包含了加密和完整性檢查，可保障 AI 模型所使用的是未經修改的真實資料。硬碟機可將資料保存在穩定受控的環境中，因此有助於維持安全性，協助公司組織防止受到竄改並符合嚴格的安全性法規。只要在 AI 流程各階段保護資料的安全，公司就能維持對 AI 工作流程完整性的信任。
實現可信賴 AI 的機制。
要實現可信賴 AI 的各項要素，就必須要有牢靠的機制來支援資料完整性、安全性和責任歸屬能力。從檢查點、治理政策、雜湊到大量儲存系統，這些工具能讓 AI 系統確實達到可靠決策所需的高標準。接下來會探討這些機制如何支撐起可信賴 AI。
設定檢查點：多重層面支援。
所謂的檢查點設定，是指在訓練期間以短時間的特定間隔儲存 AI 模型狀態的程序。AI 模型會在大型資料集上透過迭代程序進行訓練，耗時數分鐘到數天不等。
至於檢查點的作用，就像是訓練期間模型在許多時間點當下狀態的快照，包含了模型的資料、參數和設定。快照會每分鐘或每隔幾分鐘就儲存到儲存裝置，如此開發人員即可為模型進度保留記錄，避免因意外中斷而失去寶貴的工作成果。
檢查點具備以下幾個關鍵用途，因此能實現可信賴的 AI
斷電防護：檢查點可保護訓練工作，不受系統故障、停電或當機影響，讓模型能夠從上次儲存的狀態繼續執行，而無需從頭開始。
模型改良與最佳化：透過儲存檢查點，開發人員可分析過去的狀態、微調模型參數，並逐漸提升效能。
法規遵循與智慧財產權保護：檢查點提供了透明的記錄，有助於組織遵守法律規範並保護專利方法。
建立信任並確保透明度：檢查點會記錄模型狀態，使得 AI 決策易於追蹤和理解，進而提高可解釋性。
治理政策：指引負責任的資料管理工作。
治理政策能建立框架，規範整個 AI 生命週期中資料的管理、保護和使用。這些政策可確保 AI 系統符合法規要求和內部標準，創造出資料處理方式合乎道德和安全的環境。治理政策用於制定存取控制、資料保留時間表和合規程序，從而維持安全性以及責任歸屬能力。公司組織訂定這些標準後，便能保障 AI 系統透明可靠，並建立在健全的資料管理原則之上。
雜湊處理：保護資料沿襲
雜湊處理對於維持資料沿襲無比重要，能為資料建立獨一無二的數位指紋。透過這種指紋，公司組織便能確認資料在 AI 流程的任何階段皆未遭變更或篡改。藉由雜湊處理資料集和檢查點，AI 系統可確保資料輸入保持一致且無毀損，鞏固安全性並提高透明度。硬碟機會儲存這些雜湊處理過的資料記錄，讓公司組織得以驗證資料的真實性，並維持對 AI 工作流程的信任。
大量儲存系統：實現可擴充的安全資料留存。
大量儲存系統，可提供用於儲存和管理資料所需的基本容量，供可信賴 AI 必有大量資料使用，採用硬碟基的系統更是要角。
硬碟機提供了易於擴充且具成本效益的儲存容量，如此 AI 系統便能確實存取最新資料和封存資料。這些儲存系統能讓記錄可供存取而支援透明度，長期持續保留資料而達到可解釋性，並提供安全性所需的穩定資料儲存環境。
Seagate Exos® 系列硬碟機採用 Mozaic 3+™ 技術，專為提供這類特定類型的支援所設計。這類硬碟機可儲存為 AI 模型提供動力的原始資料集、資料建立程序的詳細記錄、模型訓練期間的迭代檢查點以及 AI 分析結果的保存。
硬碟機儲存了大量的資料集和其他 AI 模型所依賴的重要資訊，因此在這種透明度上扮演著至關重要的角色。透過可長期保存的網路硬碟機搭配可立即存取的 SSD，讓公司組織能追蹤 AI 生命週期中的每一個決策點，讓資料輕鬆存取。
細緻入微的硬碟機說明文件，有助於維持符合嚴苛的法規、加強可解釋性、改善模型並培養更好的責任歸屬能力。硬碟機會記錄資料的整個生命週期，提供清晰、可追溯的記錄，可供審查以驗證是否符合法規和政策。
各個領域的資料量都在快速增加。在醫療保健領域，基因組學研究和醫學影像等領域，每年都會產生數 PB 的資料。物聯網裝置 (包括感應器和連網裝置)，還有社群媒體上的使用者產生內容，全都在爆炸性成長，這正是造成資料氾濫的重要原因。
硬碟機已成為經濟實惠且可擴充的儲存選擇。這類硬碟機能以最低的每 TB 成本提供高儲存容量 (與快閃儲存裝置的比率為 6:1)，因此成為長期資料保留的絕佳選擇。正因如此，硬碟機是儲存 AI 處理和 AI 分析結果所使用的大量原始資料集的首選儲存設備。硬碟機不但為輸入和輸出作業提供了長期儲存空間，也能在運算密集的訓練階段支援 AI 工作流程，像是追蹤檢查點和儲存不同的迭代內容。
結論：
透明度、資料研習、可解釋性、責任歸屬能力和安全性，是打造可信賴 AI 之道。這些要素讓組織能夠將資料從簡單的數字轉換為值得信賴的創新技術。
透明度、資料研習、可解釋性、責任歸屬能力和安全性，是打造可信賴 AI 之道。這些要素讓組織能夠將資料從簡單的數字轉換為值得信賴的創新技術。
透過支援整個 AI 資料工作流程 (從擷取原始資料到保留檢查點和保存分析結果)，硬碟機隨著時間的推移在驗證、微調和培養 AI 模型信任度方面，扮演著至關重要的角色。利用硬碟機來長期保留資料，AI 開發人員可以重新檢視過去的訓練作業、分析結果並調整模型以提升效率和準確度。
隨著 AI 在各行各業中擴展，保存資料沿襲、符合法規標準，以及與利害關係人建立明確的溝通變得至關重要。Seagate 工程師打造的硬碟機是可擴充、符合成本效益的儲存解決方案，能支援這些付出的心血。因此，AI 開發人員可以建立智慧且值得信賴的系統。
