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作(zuo)者：Heather Gentile, IBM 大數據和人工智能(neng)軟件產品管理總監(jian)
北(bei)京2023年5月(yue)15日(ri) /美通(tong)社/ -- 眾所周知， (AI) 技術取得的進步(bu)，已經超越(yue)了實驗時代(dai)，并(bing)逐漸成為許(xu)多組織的關鍵業務(wu)。 如(ru)今，AI 向我(wo)們(men)展(zhan)示了將數據轉化為洞(dong)察和(he)行(xing)動的寶貴機會，通(tong)過(guo)突破性的創新，來(lai)幫(bang)助增(zeng)強人類(lei)能(neng)力(li)、降低(di)風險并(bing)提高(gao)投(tou)資回報率。
雖然現在(zai)還(huan)無法確定人(ren)工智能的發展前(qian)景，即便(bian)實(shi)現也是來之(zhi)不易，但采用這項(xiang)技術(shu)已經不再是可選(xuan)(xuan)項(xiang)， 而(er)是必選(xuan)(xuan)項(xiang)。 根據， 72% 的受訪(fang)決策者表示，決定采用 AI 技術(shu)的企業(ye)有望(wang)獲(huo)得巨大優勢。 那么，目前(qian)在(zai)人(ren)工智能采用方面，存在(zai)哪些阻礙呢？
組織難(nan)以(yi)采用 AI 的主要原因有三個：對實施 AI 缺(que)乏信心；管理風險和聲譽方面的挑戰；隨著 AI 法(fa)規的發展而進行擴展。
對實施 AI 缺乏信心
許多企(qi)業在采用 AI 時困難重重。 ，54% 的模(mo)型處于預生產狀(zhuang)態(tai)，因為沒(mei)有自動化流程可(ke)以(yi)監管，以(yi)確(que)保 AI 模(mo)型的可(ke)信(xin)性。原(yuan)因如下：
精心規劃、嚴格實施的(de)(de)人工智能應該基于可(ke)靠的(de)(de)數據構(gou)(gou)建，同(tong)時離不(bu)開可(ke)以提供透明且可(ke)解釋的(de)(de)、輸出的(de)(de)、自動化工具(ju)。 也就是說(shuo)，一個成功交付可(ke)擴展的(de)(de)企業(ye) AI ，需要(yao)專用工具(ju)和流程，來構(gou)(gou)建、部署、監控和重新訓(xun)練 AI 模型。
管理風險和聲譽方面的挑戰
客戶、員工和利益相關(guan)者希(xi)望組(zu)織負責(ze)任地使(shi)(shi)用(yong)人工智能，政府部門也開始提(ti)出相關(guan)要(yao)求(qiu)。 負責(ze)任地使(shi)(shi)用(yong) AI 至關(guan)重要(yao)，尤(you)其是越來越多的組(zu)織在實施 AI 時擔心損害品(pin)牌(pai)聲譽。 我們(men)也逐漸看到越來越多的企業將社會和道德責(ze)任作為戰略重點之一(yi)。
隨著 AI 法規的發展而進行擴展
隨(sui)著 AI 法規不斷出臺， 的(de)(de)(de)(de)挑戰(zhan)性逐漸增加，對于面對著繁雜的(de)(de)(de)(de)需(xu)求和受(shou)到(dao)高度(du)監管(guan)的(de)(de)(de)(de)行業（例如金(jin)融(rong)服務、醫(yi)療保健和電信(xin)）的(de)(de)(de)(de)全球實體而言，負責任(ren)地實施(shi)和擴展 AI 更具挑戰(zhan)性。 不符合法律規定會(hui)導致(zhi)政府以(yi)監管(guan)審(shen)計或罰(fa)款的(de)(de)(de)(de)形式進行干(gan)預，降低(di)利(li)益(yi)相(xiang)關者(zhe)與客戶的(de)(de)(de)(de)信(xin)任(ren)，導致(zhi)組織營收受(shou)損。
解決方案：IBM watsonx.governance
IBM 推(tui)出的(de)(de)(de)(de) ，通過一套自動化(hua)(hua)流程(cheng)、方(fang)法和(he)(he)工(gong)具(ju)來幫助(zhu)(zhu)管(guan)理組織的(de)(de)(de)(de) AI 使用。 確保指導(dao)模型設計、開發、部署和(he)(he)監(jian)控(kong)的(de)(de)(de)(de)原則一致，對于推(tui)動負責(ze)任(ren)(ren)、透明和(he)(he)可解釋的(de)(de)(de)(de) AI 至關重(zhong)要。 IBM 認為治理 AI 是每(mei)個組織的(de)(de)(de)(de)責(ze)任(ren)(ren)，適當的(de)(de)(de)(de)治理會幫助(zhu)(zhu)企業構建負責(ze)任(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de) AI，有(you)助(zhu)(zhu)于強化(hua)(hua)個人隱私。 構建負責(ze)任(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de) AI 不僅需(xu)要提前規劃，還(huan)需(xu)要自動化(hua)(hua)工(gong)具(ju)和(he)(he)流程(cheng)，來實現公平、準確、透明和(he)(he)可解釋的(de)(de)(de)(de)結果。
watsonx.governance 旨在幫助企(qi)業管理策略(lve)、最佳實踐以及監管要求(qiu)，并通過軟件自(zi)動化來解決與風險(xian)和道德相(xiang)關的(de)問題。 它推動 AI 治理解決方案的(de)發展(zhan)，無需從當前數據(ju)科學平臺切換，從而節省(sheng)成本。
該解(jie)決方(fang)案可以提供(gong)(gong)開發(fa)一(yi)致(zhi)的透明(ming)模(mo)型(xing)管理流程所需(xu)的一(yi)切內容。 其自(zi)動(dong)化(hua)功能通(tong)過捕獲模(mo)型(xing)開發(fa)時間和(he)元數據(ju)、提供(gong)(gong)部署(shu)后(hou)模(mo)型(xing)監控(kong)以及允許自(zi)定義工作流程，推動(dong)可擴(kuo)展(zhan)性(xing)和(he)問責制。
watsonx.governance 基于三個(ge)關(guan)鍵原(yuan)則創(chuang)建(jian)，可滿足組織(zhi)在(zai) AI 旅程的每個(ge)階段提(ti)出的需求：
1. 生命周期監管：在整個 AI 生命周期中隨時隨地大規模實施 AI 模型的監控、編目和治理
在整個(ge) AI/ML 生命周期(qi)(qi)中自動捕獲模(mo)型(xing)元數據(ju)(ju)，使(shi)數據(ju)(ju)科(ke)學領導者(zhe)(zhe)和模(mo)型(xing)驗證者(zhe)(zhe)能(neng)夠獲取其模(mo)型(xing)的最新(xin)(xin)視圖。 生命周期(qi)(qi)治理(li)使(shi)企業(ye)能(neng)夠大規模(mo)運(yun)營和自動化 AI，并監(jian)控結(jie)果是否透明、可(ke)解釋并減少有害的偏見和漂移(yi)。 這(zhe)可(ke)以(yi)通(tong)過確定(ding) AI 的使(shi)用方式以(yi)及模(mo)型(xing)重新(xin)(xin)訓(xun)練的位置來(lai)幫助提高(gao)預測的準確性。
2. 風險管理：通過自動化和工作流程管理，管理風險以及對業務標準的遵從性大規模識別、管理、監控和報告風險。
使(shi)用動態(tai)儀表板(ban)提供清(qing)晰、簡潔(jie)的可(ke)自定義結果(guo)，提高工作流程效率，增強協作，并幫助推(tui)動跨多個區域(yu)和地理位置的業務合(he)規性(xing)。
3. 合規性：主動滿足當前和未來法規的要求
將外(wai)部 AI 法規轉(zhuan)化為針(zhen)對內部利益相關(guan)者(zhe)的策略(lve)，自動執(zhi)行以(yi)解決(jue)合規性問題。 用戶可以(yi)通過動態儀表板管(guan)理(li)模型，跟蹤合規管(guan)理(li)狀態。
下載 ，了解成功案例，以及關于 IBM 如何推動負責任的 AI (RAI) 工(gong)作流程的更多信息(xi)。
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