Những người tham gia chương trình học nghề trí tuệ nhân tạo (AI) của Singapore phải trải qua khóa đào tạo bao gồm đạo đức và quản trị, vì vậy họ nhận thức được các vấn đề tiềm ẩn liên quan đến sai lệch dữ liệu. AI Singapore (AISG), đơn vị quản lý chương trình học nghề, cho biết thêm rằng họ đã ký kết hợp tác với Google Cloud để khai thác các công cụ AI và các phương pháp hay nhất của nhà cung cấp.
Trên thực tế, AISG đã thông qua quốc gia Khung quản trị mô hình AI Lawrence Liew, giám đốc đổi mới AI của AISG cho biết kể từ khi nó được đưa vào các quy trình của nó vào năm 2019 và cung cấp một phiên bản đơn giản hóa mà những người học việc và kỹ sư của nó có thể làm theo.
Ra mắt vào năm 2017 bởi Quỹ Nghiên cứu Quốc gia, AISG là một chương trình quốc gia nhằm xây dựng các khả năng của AI và chứng minh cách các công nghệ AI có thể được áp dụng vào cuộc sống hàng ngày và nâng cao hiệu quả cho các doanh nghiệp. Đến nay, nó đã tạo điều kiện triển khai hơn 30 dự án AI và phát triển các công cụ AI, bao gồm công cụ RPA nguồn mở, TagUI, đã đạt hơn 70,000 lượt tải xuống trên Github.
Cơ quan Singapore hợp tác với Google Cloud sẽ thấy chương trình học việc cũng như các chương trình 100E và Makerspace tận dụng AI của nhà cung cấp và các công cụ máy học.
Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp làm việc với AISG có thể chọn làm như vậy trên các công nghệ của Google, Liew nói. Anh ấy nói thêm rằng quan hệ đối tác không phải là độc quyền, lưu ý rằng nhóm của anh ấy đã làm việc trên các nền tảng đám mây khác bao gồm Microsoft Azure và Amazon Web Services (AWS).
Singapore muốn sử dụng rộng rãi AI trong nỗ lực quốc gia thông minh
Với việc khởi động chiến lược trí tuệ nhân tạo (AI) quốc gia, bên cạnh hàng loạt sáng kiến, chính phủ Singapore đặt mục tiêu thúc đẩy việc áp dụng AI để tạo ra giá trị kinh tế và cung cấp một nền tảng toàn cầu để phát triển và thử nghiệm các ứng dụng AI.
Singapore vào năm 2019 đã công bố một chiến lược quốc gia về AI để thúc đẩy việc áp dụng công nghệ trên toàn thành phố và định vị nó như một nền tảng toàn cầu để phát triển và thử nghiệm các ứng dụng AI. Đồng thời, chính phủ đã nhấn mạnh sự cần thiết phải lường trước những thách thức xã hội mà AI có thể tạo ra bằng cách duy trì niềm tin của công chúng, bao gồm đánh giá việc sử dụng AI và dữ liệu một cách có đạo đức.
Sản phẩm Cơ quan kiến thức về đạo đức và quản trị AI đã được phát hành vào tháng XNUMX năm ngoái như một hướng dẫn tham khảo cho các tổ chức áp dụng công nghệ AI một cách có trách nhiệm và nêu bật các khía cạnh đạo đức liên quan đến sự phát triển cũng như triển khai các công nghệ AI. Tài liệu được phát triển dựa trên Khung quản trị AI kiểu mẫu, được cập nhật vào tháng XNUMX năm ngoái.
Liew lưu ý rằng Chương trình học nghề AI của AISG bao gồm hai tháng đầu tiên đào tạo kỹ năng chuyên sâu về kỹ thuật AI bao gồm mô-đun đạo đức AI. Những người tham gia sẽ phải vượt qua bài kiểm tra sau khóa đào tạo kéo dài hai tháng trước khi họ có thể chuyển sang giai đoạn tiếp theo, trong đó họ sẽ dành bảy tháng để giải quyết một vấn đề AI trong thế giới thực thông qua các chương trình khác của AISG như 100 Experiments (100E) và AI Makerspace Gạch.
Đưa đạo đức vào các mô-đun đào tạo đảm bảo các kỹ sư của họ nhận thức được các vấn đề tiềm ẩn liên quan đến sai lệch dữ liệu và quản trị, anh ấy nói khi trả lời câu hỏi của ZDNet qua video.
Ông gợi ý rằng các tiêu đề tin tức gần đây về thiên vị trong một số ứng dụng AI là kết quả của việc các kỹ sư phần mềm được đào tạo kém đã áp dụng các API (giao diện lập trình ứng dụng) có sẵn để trích xuất dữ liệu mà trước tiên không đảm bảo tính xác thực hoặc mức độ liên quan của các mẫu dữ liệu với các vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết. Ông nói, những kỹ sư này có thể không được đào tạo hoặc học qua trường lớp về khai thác dữ liệu hoặc quản lý dữ liệu, đồng thời nhấn mạnh rằng các bộ dữ liệu phải được “cân bằng”.
“Con người là một phần của quá trình thiết kế việc thu thập dữ liệu và con người [về bản chất] đã có thành kiến. Vì vậy, dữ liệu được tạo ra sẽ bị sai lệch,” Liew nói. Ông lưu ý rằng những rủi ro như vậy có thể được giảm thiểu nếu các kỹ sư dữ liệu hoặc AI hiểu được miền và nguồn nơi dữ liệu được trích xuất, nhận ra nơi có thể có sai lệch và biết cách sửa sai. Ông cho biết hiện nay cũng có các công cụ để tự động hóa một số tác vụ này, giúp cải thiện hơn nữa chất lượng của các bộ dữ liệu.
Ông nói thêm rằng các kỹ sư của AISG đã có một danh sách kiểm tra để đảm bảo không có sai lệch dữ liệu trước khi bất kỳ dữ liệu nào được chấp thuận sử dụng để huấn luyện các mô hình AI.
Paul Wilson, giám đốc điều hành khu vực công của Google, lưu ý rằng việc áp dụng AI, giống như bất kỳ công nghệ mới nào, cần phải suy nghĩ kỹ. Nó có thể được khai thác cho các mục đích khác nhau, cả tốt và xấu, vì vậy chìa khóa ở đây là đảm bảo việc triển khai có đạo đức, Wilson cho biết trong một cuộc phỏng vấn video với ZDNet.
Anh chỉ vào Nguyên tắc AI của Google, được xuất bản lần đầu vào tháng 2018 năm XNUMX và được cập nhật gần đây nhất vào tháng XNUMX năm ngoái, trong đó phác thảo cách tiếp cận của nhà cung cấp Hoa Kỳ đối với việc triển khai công nghệ một cách có đạo đức cũng như kết hợp các chính sách và quy định.
Ông nói thêm rằng công ty muốn hợp tác chặt chẽ với các chính phủ để giải quyết bất kỳ câu hỏi nào và cung cấp các công cụ cũng như kiến thức chuyên môn để giải quyết các vấn đề đó.
Google vào năm 2019 đã thành lập một nhóm để tranh luận về ý nghĩa đạo đức của AI, chỉ để giải tán nó vài tuần sau. Sau đó, nó đã chỉ ra “môi trường hiện tại” như một lý do.
Nhà cung cấp Hoa Kỳ đã nói điều đó sẽ không phát triển AI cho vũ khí hoặc các ứng dụng có thể gây hại, nhưng sẽ “làm việc với các chính phủ và quân đội trong nhiều lĩnh vực khác”.
Những người khác như microsoft, đàn bà gan dạvà IBM đã cấm hoặc tạm thời ngừng bán phần mềm nhận dạng khuôn mặt cho các sở cảnh sát do lo ngại về phân biệt chủng tộc.
Khai thác AI để phát hiện vết nứt
Tuy nhiên, đối với Oceans.ai, các công nghệ AI có thể tỏ ra hữu ích trong việc cải thiện hiệu quả trong cách kiểm tra thiết bị và phát hiện lỗi, đặc biệt, trong một số môi trường nhất định như trên các giàn khoan dầu khí ngoài khơi.
Công ty khởi nghiệp đã tiếp cận 100E của AISG để phát triển công cụ báo cáo và kiểm tra tài sản do AI cung cấp để triển khai công nghiệp. Nhóm đang sử dụng nhiều công cụ Google Cloud để xây dựng công cụ AI, bao gồm Firebase, Cloud Run và Cloud Storage, đồng thời đang nhắm mục tiêu triển khai nền tảng này vào cuối năm.
Vinod Govindan, đồng sáng lập và giám đốc điều hành của Oceans.ai, cho biết khi được triển khai, nó có thể giải quyết thách thức chính trong việc kiểm tra và xác định lỗi trên thiết bị ở các địa điểm xa xôi.
Nếu nền tảng AI có thể làm như vậy với các hình ảnh được tải lên hoặc có khả năng thông qua dữ liệu trực quan theo thời gian thực, thì nó sẽ giảm thiểu nhu cầu triển khai con người để thực hiện kiểm tra ở những địa điểm xa xôi này, Govindan cho biết trong cuộc phỏng vấn qua video với AISG.
Siva Keresnasami, giám đốc điều hành của Ocean Atlantic International và là người đồng sáng lập của Oceans.ai, cho biết thêm: Bất kỳ mức độ tự động hóa nào cũng sẽ hữu ích trong việc cải thiện mức độ an toàn và tốc độ kiểm tra. Ông lưu ý rằng nhu cầu làm như vậy đặc biệt thích hợp trong bối cảnh đại dịch toàn cầu, nơi việc gửi các nguồn lực đến những địa điểm này trở nên khó khăn hơn.
Keresnasami cho biết, nhóm hiện đang sử dụng máy bay không người lái để chụp và thu thập hình ảnh, nhưng cũng đang khám phá các tùy chọn để triển khai robot tự động và trình thu thập dữ liệu để thu thập dữ liệu cho các tài sản nằm dưới nước.
Govindan lưu ý rằng trọng tâm hiện tại là đào tạo mô hình AI để phát hiện thiết bị bị ăn mòn, nứt và biến dạng, vốn là nguyên nhân của phần lớn các vấn đề liên quan đến tài sản. Ông nói, cũng có sẵn một bộ dữ liệu có kích thước hợp lý để đào tạo mô hình trên ba lĩnh vực này.
Có ít hình ảnh hơn cho các lỗi ít phổ biến hơn như thiếu bộ phận và rò rỉ. Ông nói, điều này đặt ra một thách thức trong việc đào tạo mô hình AI để kiểm tra và phát hiện những lỗi như vậy chính xác hơn, vì nó đang học từ một tập hợp dữ liệu nhỏ hơn. Ông nói thêm rằng các vết nứt và biến dạng cũng không xảy ra thường xuyên như hiện tượng ăn mòn, vốn có thể làm sai lệch kết quả do công cụ AI tạo ra.
Anh ấy lưu ý rằng nhóm của anh ấy đang tìm cách thu thập đủ để cung cấp và đào tạo mô hình AI. Anh ấy chỉ ra khả năng hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ và công nghệ khác trong ngành, những người có thể quan tâm đến việc khai thác nền tảng AI, để cung cấp thêm hình ảnh để xây dựng trên bộ dữ liệu và tăng khối lượng. Ông nói, những quan hệ đối tác này, nếu được thiết lập, sẽ phải đồng ý với các chính sách bảo vệ dữ liệu.
Wilson cho biết Singapore, với sự đầu tư vào AI cũng như tập trung vào thương mại toàn cầu, du lịch và tương tác với người dân, có thể đưa ra một số trường hợp sử dụng và bài học thú vị về công nghệ. Đặc biệt, anh ấy nói rằng anh ấy rất muốn xem những bài học từ các chương trình khác nhau của AISG.
Ông nói: “Mối quan hệ hợp tác với AI Singapore cho thấy chúng tôi đang cùng hợp tác để dẫn đầu các ứng dụng mới của AI trên đám mây nhằm thay đổi cơ bản các mô hình kinh doanh và thúc đẩy đổi mới ở Singapore. “Khi làm như vậy, chúng tôi hy vọng sẽ đóng một vai trò trong việc duy trì khả năng cạnh tranh quốc gia của quốc gia và biến Singapore thành một trung tâm toàn cầu cho các giải pháp AI.”
Chính phủ Singapore tháng trước cho biết sẽ chi hơn 500 triệu đô la Singapore ($371.86 triệu) trong năm tài chính này để thúc đẩy việc áp dụng và triển khai AI trong khu vực công. Con số này sẽ chiếm 13% tổng chi tiêu cho mua sắm CNTT-TT trong năm.
“AI có thể giúp chính phủ cung cấp dịch vụ tốt hơn, đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa hoạt động để tăng năng suất,” GovTech, đơn vị quản lý các sáng kiến CNTT-TT của ngành, cho biết. “Để hỗ trợ các cơ quan chính phủ triển khai AI, GovTech đã xây dựng nhiều nền tảng trung tâm khác nhau để hỗ trợ các trường hợp sử dụng phổ biến trong lĩnh vực phân tích video, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích gian lận và cá nhân hóa nhằm giúp các cơ quan giảm chi phí triển khai các giải pháp AI. Các nền tảng trung tâm cũng cho phép các cơ quan truy cập các tính năng phổ biến và tận hưởng chi phí quản lý, bảo trì và cập nhật hệ thống thấp hơn.”
BẢO HIỂM LIÊN QUAN
PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.
