众所周知 人工智能 (AI) 取得了进步,已经过了实验时代,成为许多组织的关键业务。 今天,人工智能提供了一个巨大的机会,可以将数据转化为洞察力和行动,通过实现突破性创新来帮助增强人类能力、降低风险和提高投资回报率。
虽然 AI 的承诺并不能保证而且可能来之不易,但采用它不再是一种选择。 这是当务之急。 72% 的受访决策者认为,决定采用人工智能技术的企业有望获得巨大优势 IBM 最近的一项研究. 那么,今天是什么阻止了 AI 的采用?
组织难以采用 AI 的主要原因有 3 个:对 AI 的运营缺乏信心、管理风险和声誉方面的挑战以及随着 AI 法规的增加而扩展。
对实施 AI 缺乏信心
许多组织在采用 AI 时举步维艰。 根据 Gartner,54% 的模型停留在预生产阶段,因为没有自动化流程来管理这些管道,并且需要确保 AI 模型是可信的。 这是因为:
- 无法访问正确的数据
- 引入风险并使其难以扩展的手动流程
- 用于构建和部署模型的多个不受支持的工具
- 未针对 AI 优化的平台和实践
精心策划和执行的人工智能应该建立在可靠的数据之上,并使用旨在提供透明和可解释的输出的自动化工具。 要想成功交付可扩展的企业 AI,就必须使用专门用于构建、部署、监控和再培训 AI 模型的工具和流程。
围绕管理风险和声誉的挑战
客户、员工和股东希望组织负责任地使用人工智能,政府实体也开始提出要求。 负责任地使用 AI 至关重要,尤其是在越来越多的组织担心实施 AI 时可能对其品牌造成损害的情况下。 我们也越来越多地看到公司将社会和道德责任作为关键的战略要务。
随着 AI 法规的增加而扩展
随着人工智能法规越来越多, 负责任地实施和扩展 AI 是一个日益严峻的挑战,特别是对于受不同要求和高度监管行业(如金融服务、医疗保健和电信)管辖的全球实体而言。 不符合法规可能会导致政府以监管审计或罚款的形式进行干预、对股东和客户的不信任以及收入损失。
解决方案:IBM watsonx.governance
即将推出, watsonx.governance 是一个总体框架,它使用一组自动化流程、方法和工具来帮助管理组织的人工智能使用。 指导模型设计、开发、部署和监控的一致原则对于推动负责任、透明和可解释的 AI 至关重要。 在 IBM,我们相信治理人工智能是每个组织的责任,适当的治理将帮助企业构建负责任的人工智能,加强个人隐私。 构建负责任的人工智能需要预先规划,以及旨在推动公平、准确、透明和可解释的结果的自动化工具和流程。
Watsonx.governance 旨在帮助企业管理其政策、最佳实践和监管要求,并通过软件自动化解决有关风险和道德的问题。 它可以推动 AI 治理解决方案,而不会产生从当前数据科学平台切换的过多成本。
该解决方案旨在包括开发一致的透明模型管理流程所需的一切。 由此产生的自动化通过捕获模型开发时间和元数据、提供部署后模型监控以及允许定制工作流来推动可扩展性和问责制。
watsonx.governance 建立在三个关键原则之上,可帮助满足贵组织在 AI 之旅的任何阶段的需求:
1. 生命周期治理:在整个 AI 生命周期的任何地方大规模实施 AI 模型的监控、分类和治理
在 AI/ML 生命周期中自动捕获模型元数据,使数据科学领导者和模型验证者能够获得他们模型的最新视图。 生命周期治理使企业能够大规模运营和自动化人工智能,并监控结果是否透明、可解释并减少有害的偏见和漂移。 这可以通过识别 AI 的使用方式和指示模型再训练的位置来帮助提高预测的准确性。
2. 风险管理:通过自动化的事实和工作流程管理来管理风险和遵守业务标准
大规模识别、管理、监控和报告风险。 使用动态仪表板提供清晰、简洁的可自定义结果,从而支持一组强大的工作流、增强的协作并帮助推动跨多个地区和地区的业务合规性。
3. 合规性:主动解决对当前和未来法规的合规性
将外部 AI 法规转化为一组适用于各种利益相关者的政策,这些政策可以自动执行以解决合规性问题。 用户可以通过动态仪表板管理模型,这些仪表板跟踪定义的策略和法规的合规性状态。
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