Yapay zeka (AI) benimsenmesi hala başlangıç ​​aşamasındadır. Daha fazla işletme yapay zeka sistemlerini kullandıkça ve teknoloji olgunlaşıp değişmeye devam ettikçe, yanlış kullanım bir şirketi önemli finansal, operasyonel, düzenleyici ve itibar risklerine maruz bırakabilir. Yapay zekanın belirli iş görevleri için veya korkuluklar olmadan kullanılması da bir kuruluşun temel değerleriyle uyumlu olmayabilir.

Yapay zeka yönetiminin devreye girdiği yer burasıdır: benimsemeyle ilgili bu potansiyel ve kaçınılmaz sorunların ele alınması. AI yönetişimi Bir kuruluşun yapay zeka faaliyetlerini yönlendirme, yönetme ve izleme uygulamasını ifade eder. Denetimler için verilerin, modellerin ve ilgili meta verilerin ve ardışık düzenlerin kökenini izleyen ve belgeleyen süreçleri içerir.

Yapay zeka yönetişim çerçevesi, yapay zeka ve makine öğreniminin (ML) etik, sorumlu ve şeffaf kullanımını sağlar. Risk yönetimini ve mevzuat uyumluluğunu kapsar ve yapay zekanın bir kuruluş içinde nasıl yönetileceğine rehberlik eder.

Temel modeller: Seçilen veri kümelerinin gücü

temel modelleri"Transformatörler" olarak da bilinen , büyük miktarlarda ham, etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitilmiş modern, büyük ölçekli yapay zeka modelleridir. Temel model ekosisteminin (makine öğrenimi alanında onlarca yıldır süren araştırmaların sonucu olan), doğal dil işleme (NLP) ve diğer alanlardaki yükselişi, bilgisayar bilimi ve yapay zeka çevrelerinde büyük bir ilgi yarattı. Açık kaynaklı projeler, akademik kurumlar, yeni kurulan şirketler ve eski teknoloji şirketlerinin tümü temel modellerin geliştirilmesine katkıda bulundu.

Temel modeller gerçek dünyayı etkilemek için dil, vizyon ve daha fazlasını kullanabilir. Robot biliminden insanlarla akıl yürüten ve etkileşime giren araçlara kadar her şeyde kullanılıyorlar. OpenAI'nin insan benzeri metinleri işleyip üretebilen dil tahmin modeli GPT-3, temel modelin bir örneğidir.

Temel modeller, kendi kendini denetleyerek ve öğrenmeyi aktararak bir durumdan öğrendiklerini diğerine uygulayabilir. Başka bir deyişle, çok sayıda modeli etiketlenmiş, göreve özel veriler üzerinde eğitmek yerine, artık bir transformatör üzerine kurulu büyük bir modeli önceden eğitmek ve daha sonra ek ince ayarlarla onu gerektiğinde yeniden kullanmak mümkün.

Tarafından oluşturulanlar gibi küratörlü temel modelleri IBM veya Microsoft, güvenilir verileri kullanarak kuruluşların en gelişmiş yapay zeka yeteneklerinin kullanımını ve etkisini ölçeklendirmesine ve hızlandırmasına yardımcı olur. Doğal dile ek olarak modeller eğitilmiş kod, zaman serisi, tablo halinde, jeouzaysal ve BT olay verileri gibi çeşitli yöntemler üzerinde. Etki alanına özgü temel modeller daha sonra iklim değişikliği, sağlık hizmetleri, İK, müşteri hizmetleri, BT uygulaması modernizasyonu veya diğer konularla ilgili yeni kullanım senaryolarına uygulanabilir.

Temel modelleri yaygın olarak Kullanılmış sınıflandırma ve varlık çıkarma gibi makine öğrenimi görevlerinin yanı sıra çeviri, özetleme ve gerçekçi içerik oluşturma gibi üretken yapay zeka görevleri için. Bu modellerin geliştirilmesi ve kullanılması, son zamanlarda gerçekleşen yapay zeka atılımlarının muazzam miktarını açıklamaktadır.

IBM Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su Arvind Krishna, "Temel modellerin geliştirilmesiyle birlikte iş dünyası için yapay zeka her zamankinden daha güçlü" dedi. "Temel modeller yapay zekanın dağıtımını önemli ölçüde daha ölçeklenebilir, uygun maliyetli ve verimli hale getiriyor."

Temel modelleri güvenilir midir?

Bir kuruluşun, teknolojinin bu ilk günlerinde elde edilmesi zor olabilecek sorumlu, şeffaf ve açıklanabilir yapay zeka ile çalışması çok önemlidir.

Günümüzün en büyük temel modellerinin çoğu, büyük dil modeli (LLM) ChatGPT'yi güçlendiren kişiler, internetten toplanan bilgiler konusunda eğitilmiştir. Peki bu eğitim verileri ne kadar güvenilir? üretken yapay zeka Chatbotların müşterilere hakaret ettiği ve gerçekleri uydurduğu biliniyor. Güvenilirlik kritik öneme sahiptir. İşletmeler, büyük temel model sağlayıcıların ürettiği tahminlere ve içeriğe güvenmeli.

Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü'nün Temel Modelleri Araştırma Merkezi (CRFM) yakın zamanda temel modellerin birçok riskinin yanı sıra fırsatları da özetledi. Kaynağı ve bileşimi de dahil olmak üzere eğitim verileri konusunun sıklıkla göz ardı edildiğine dikkat çektiler. İşte bu noktada, seçilmiş bir temel modeline ve güvenilir yönetime duyulan ihtiyaç hayati hale geliyor.

Temel modellerine başlama

An Yapay zeka geliştirme stüdyosu Temel modelleri eğitebilir, doğrulayabilir, ayarlayabilir ve dağıtabilir ve önceden ihtiyaç duyulan verilerin yalnızca bir kısmını kullanarak hızlı bir şekilde yapay zeka uygulamaları oluşturabilir. Bu tür veri kümeleri, içerdikleri kaç adet “belirteç” (kelime veya kelime parçası) ile ölçülür. Negatif ve pozitif iyileştirmelerden geçmiş, güvenilir verilere sahip, kurumsal kullanıma hazır bir veri kümesi sunarlar.

Negatif iyileştirme, sorunlu veri kümelerinin ve yapay zeka tabanlı nefretin kaldırılması ve sakıncalı içeriğin kaldırılması için küfür filtrelerinin uygulanmasıdır. Olumlu iyileştirme, finans, hukuk ve düzenleme, siber güvenlik ve sürdürülebilirlik gibi belirli alanlardan kurumsal kullanıcılar için önemli olan öğelerin eklenmesi anlamına gelir.

Yerleşik yönetişimle AL ve ML'yi ölçeklendirme

Amaca uygun Bilgi deposu açık bir göl evi mimarisi üzerine inşa edilmiş, yerleşik yönetim araçları sağlarken yapay zeka ve makine öğrenimini ölçeklendirmenize olanak tanır. Hem şirket içi hem de çoklu bulut ortamlarında kullanılabilir. Bu tür yeni nesil veri deposu, veri gölünün esnekliğini veri ambarının performansıyla birleştirir ve AI iş yüklerini nerede bulunursa bulunsun ölçeklendirmenize olanak tanır.

Otomasyona ve mevcut veritabanlarıyla entegrasyona olanak tanır ve basitleştirilmiş kurulum ve kullanıcı deneyimine izin veren araçlar sağlar. Ayrıca, doğru iş yükü için doğru motoru doğru maliyetle seçmenize olanak tanır ve iş yüklerini optimize ederek veri ambarı maliyetlerinizi potansiyel olarak azaltır. Veri deposu, bir işletmenin mevcut verileri yeni verilerle bağlamasına ve gerçek zamanlı analiz ve iş zekası ile yeni öngörüler keşfetmesine olanak tanır. Azaltılmış veri hatları, basitleştirilmiş veri dönüşümü ve zenginleştirilmiş verilerle veri mühendisliğini kolaylaştırmanıza yardımcı olur.

Diğer bir fayda ise sorumlu veri paylaşımıdır çünkü daha fazla kullanıcının daha fazla veriye self-servis erişimiyle desteklenmesini sağlarken yönetişim ve yerel politika yapıcılarla güvenlik ve uyumluluk sağlar.

Yapay zeka yönetişim araç seti neler sunar?

Yapay zeka, kuruluşların günlük iş akışlarına daha fazla entegre hale geldikçe, sorumlu ve etik kararların alınmasına yardımcı olan, yapay zeka hizmetlerinin oluşturulması, devreye alınması ve yönetimi boyunca proaktif yönetişimi içermesi daha da kritik hale geliyor.

Yönetişimi yapay zeka programlarına dahil eden kuruluşlar, riski en aza indiriyor ve etik ilkelere ve hükümet düzenlemelerine uyma yeteneklerini güçlendiriyor: İş dünyası liderlerinin %50'si ankete açıklanabilir yapay zekanın en önemli yönünün dış düzenleme ve uyumluluk yükümlülüklerini yerine getirmek olduğunu söyledi; ancak liderlerin çoğu bir yapay zeka yönetişim çerçevesi oluşturmaya yönelik kritik adımlar atmadı ve %74'ü istenmeyen önyargıları azaltmıyor.

An Yapay zeka yönetişim araç seti Üçüncü taraf araçlar kullanılarak geliştirilen modeller için bile, veri bilimi platformunuzu değiştirme masrafı olmadan yapay zeka etkinliklerini yönlendirmenize, yönetmenize ve izlemenize olanak tanır. Yazılım otomasyonu, riskin azaltılmasına, düzenleyici çerçevelerin gerekliliklerinin yönetilmesine ve etik kaygıların giderilmesine yardımcı olur. Yapay zeka modellerini bulundukları yerden uygun ölçekte izleyen, kataloglayan ve yöneten yapay zeka yaşam döngüsü yönetimini içerir. Model meta verilerinin yakalanmasını otomatikleştirir ve yapay zeka araçlarının nasıl kullanıldığını ve model eğitiminin nerede tekrar yapılması gerektiğini belirlemek için tahmin doğruluğunu artırır.

Yapay zeka yönetişim araç seti aynı zamanda yapay zeka programlarınızı sorumluluk ve şeffaflık ilkelerine göre tasarlamanıza da olanak tanır. Yapay zekanızın kararlarını tutarlı bir şekilde anlayıp açıklayabildiğiniz için ağaçlara güven oluşturmanıza ve veri kümelerini, modellerini ve işlem hatlarını belgelemenize yardımcı olur. Aynı zamanda bir modelin gerçeklerini ve iş akışlarını iş standartlarına uyacak şekilde otomatikleştirir; Risk ve uyumluluğu geniş ölçekte tanımlar, yönetir, izler ve raporlar ve dinamik gösterge tabloları ve özelleştirilebilir sonuçlar sağlar. Böyle bir yönetişim programı aynı zamanda dış düzenlemeleri otomatik uyum, denetim desteği ve uyumluluk politikalarına dönüştürebilir ve özelleştirilebilir gösterge tabloları ve raporlama sağlayabilir.

Uygun yapay zeka yönetimini kullanmak, işletmenizin temel modellerden en iyi şekilde yararlanabilmesi ve aynı zamanda yapay zeka teknolojisinde ilerlerken hesap verebilir ve etik olmanızı sağlaması anlamına gelir.

Temel modeller, yönetişim ve IBM

Doğru yapay zeka yönetimi, yapay zekanın gücünden yararlanmanın ve aynı zamanda sayısız tuzağa karşı koruma sağlamanın anahtarıdır. Yapay zeka, bir kuruluş içinde kullanımına rehberlik etmek için risk yönetimini ve mevzuat uyumluluğunu kapsayan sorumlu ve şeffaf yönetimi içerir. Temel modeller, çeşitli alanlarda ölçeklenebilir ve verimli dağıtım sağlamak için yapay zeka yeteneklerinde çığır açan bir gelişme sunar.

Watsons Kuruluşların sorumlu yapay zeka yönetişim ilkelerine bağlı kalarak temel modellerden tam olarak yararlanmasına yardımcı olmak için oluşturulmuş yeni nesil bir veri ve yapay zeka platformudur. watsonx.governance Araç seti, kuruluşunuzun sorumluluk, şeffaflık ve açıklanabilirlik ile yapay zeka iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Watsonx ile kuruluşlar şunları yapabilir:

1. Verimliliği ve doğruluğu geniş ölçekte artırmak için yapay zeka iş akışlarını operasyonel hale getirin. Kuruluşunuz, operasyonel risk, politika, uyumluluk, finansal yönetim, BT yönetişimi ve iç/dış denetimleri kapsayan otomatik, ölçeklenebilir yönetişim, risk ve uyumluluk araçlarına erişebilir.
2. Modelleri izleyin ve şeffaf süreçleri destekleyin. Yapay zekanızın yaşam döngüsü boyunca modelleri istediğiniz yerden izleyin, kataloglayın ve yönetin.
3. Rapor oluşturmak için model meta verilerini yakalayın ve belgeleyin. Model doğrulayıcıları ve onaylayıcıları, yaşam döngüsü ayrıntılarının her zaman güncel bir görünümü için otomatik olarak oluşturulan bilgi formlarına erişebilir.
4. Yapay zeka sonuçlarına olan güveni artırın. İşbirliğine dayalı araçlar ve dinamik kullanıcı tabanlı kontrol panelleri, grafikler ve boyutlu raporlama, yapay zeka süreçlerinin görünürlüğünü artırır.
5. Sorumlu, şeffaf ve açıklanabilir verileri etkinleştirin ve yapay zeka iş akışları watsonx.governance.