Sāciet savu Solix AI pārvaldības ceļojumu jau šodien
Paātriniet savu Solix mākslīgā intelekta pārvaldības procesu — sistēmu drošu un aizsargātu mākslīgā intelekta darbību un atbilstības pārskatu sniegšanai.
Vai mākslīgais intelekts ir pārvaldāms?
Mākslīgā intelekta pārvaldība ir viens no izaicinājumu saraksta augšgalā un ir izrādījusies daudzu projektu uzmanības centrā, galvenokārt bažu dēļ par datu privātumu, datu drošību un atbilstību normatīvajiem aktiem. Līdz šim šīs problēmas ir izrādījušās tik lielas, ka rodas jautājums: "Vai mākslīgo intelektu var pārvaldīt?"
Dati ir būtiski veiksmīgai mākslīgā intelekta ieviešanai, ļaujot modeļiem sniegt precīzus un mērogojamus rezultātus. Tomēr uzņēmumu mākslīgajam intelektam ir nepieciešamas tīras, pārvaldītas, labi integrētas datu kopas, kas atbilst uzņēmuma vajadzībām, ir pieejamas reāllaikā un optimizētas operatīvajām darbplūsmām. Ja dati ir izolēti vai slikti strukturēti, mākslīgā intelekta iniciatīvas neizdodas, ierobežojot ieguldījumu atdevi (ROI). Organizācijas, kas prioritizē mākslīgajam intelektam gatavus datus, panāk ātrāku ieviešanu un izmērāmu uzņēmējdarbības vērtību. Pilsoņu vadīta inovācija jeb "ēnu mākslīgais intelekts" rada riskus, apejot pārvaldības sistēmas, kas mazina uzticību mākslīgā intelekta potenciālam.
Lai atbalstītu ģeneratīvo mākslīgo intelektu (MI), organizācijām ir jāpārveido datu pārvaldības, piekļuves un monetizācijas veids. MI gatavi dati nodrošina netraucētu integrāciju ar biznesa darbplūsmām un ļauj ieviest tos uzņēmuma mērogā. Pārejai no ideju ģenerēšanas uz ražošanu ir nepieciešams uzticams, pārvaldīts un integrēts datu pamats. Bez tā ģeneratīvais MI nevar nodrošināt ilgtspējīgu vērtību vai atbalstīt pārveidi visā uzņēmumā.
Sistēma drošu un aizsargātu mākslīgā intelekta darbību un atbilstības ziņošanas nodrošināšanai
Pārvaldības sistēma
Pārvaldības ietvars nodrošina visaptverošu pieeju mākslīgā intelekta datu pārvaldībai un atbilstības nodrošināšanai visā uzņēmumā. Pamata slānis koncentrējas uz pamata datu pārvaldības politiku, metadatu pārvaldības un datu privātuma aizsardzības pasākumu, piemēram, GDPR, CCPA un HIPAA, izveidi, nodrošinot drošu un atbilstošu datu glabāšanu. Operatīvais slānis to uzlabo ar datu pieejamību reāllaikā, auditējamību un mākslīgā intelekta modeļa riska pārvaldību. Tas integrē tādus pamatprincipus kā algoritmiskā taisnīguma, izskaidrojamības un izsekojamības nodrošināšana, nodrošinot, ka mākslīgā intelekta lēmumi ir pārredzami un objektīvi. Pieredzes slānis prioritizē lietotāju piekļuves kontroli, federatīvo pārvaldību un nepārtrauktu uzraudzību, ļaujot netraucēti aktivizēt datus, neapdraudot drošību vai pārvaldību. Visos līmeņos ir iestrādāti seši pamatprincipi — datu privātums, algoritmiskā taisnīguma, izskaidrojamības, auditējamības, drošība un atbilstība —, lai nodrošinātu atbildīgu mākslīgā intelekta ieviešanu. Šis ietvars nodrošina mērogojamu un drošu mākslīgā intelekta ieviešanu, vienlaikus saglabājot atbilstību, dodot organizācijām iespēju izmantot mākslīgā intelekta potenciālu un vienlaikus aizsargāt uzticību.
Pieaugošie paredzošie noteikumi visās nozarēs
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts piedāvā transformācijas potenciālu, taču IT vadītāji un tehnoloģiju līderi saskaras ar izaicinājumu to droši un atbildīgi ieviest. Lai pilnībā izmantotu tā vērtību, stabila mākslīgā intelekta pārvaldība ir būtiska paredzamiem, kontrolētiem un atbilstošiem rezultātiem. Neskatoties uz tādām progresīvām arhitektūrām kā ezera mājas, uzņēmumi saskaras ar drošības, atbilstības un integrācijas izaicinājumiem, kas palēnina ieviešanu. Mākslīgajam intelektam gatavu datu trūkums vēl vairāk ierobežo mākslīgā intelekta mērogojamību. Mākslīgajam intelektam augot, organizācijām ir jāsagatavojas mainīgajiem noteikumiem federālā, štatu un vietējā līmenī. Galvenās atbilstības darbības ietver datu privātuma nodrošināšanu saskaņā ar GDPR, CCPA un HIPAA, datu suverenitātes pārvaldību un mākslīgā intelekta izskaidrojamības saglabāšanu. Turklāt organizācijām ir jāuzrauga algoritmu taisnīgums, jāievieš modeļu riska pārvaldība un jāizveido darbības kontroles, piemēram, RBAC un politikas izpilde. Nozarei specifisku standartu un kiberdrošības sistēmu ievērošana, kā arī nepārtraukta uzraudzība palīdz uzņēmumiem mazināt risku un nodrošināt atbildīgu mākslīgā intelekta ieviešanu.
Seši mākslīgā intelekta gatavības un uzticēšanās principi
Seši principi nodrošina mākslīgajam intelektam gatavus datus, izmantojot pārvaldības principus, kas nodrošina uzticību, atbilstību un praktiski izmantojamus ieskatus visās uzņēmuma mākslīgā intelekta darba slodzēs.
Saistītie resursi
Iepazīstieties ar saistītajiem resursiem, lai iegūtu dziļāku ieskatu, noderīgus ceļvežus un ekspertu padomus turpmākiem panākumiem.
-
Baltā grāmataUzņēmuma mākslīgais intelekts: ceturtās paaudzes datu platforma
Lejupielādēt Baltās grāmatas -
Baltā grāmataDatu pārveidošana: aizmirsto datu pārveidošana mākslīgā intelekta tehnoloģijā
Lejupielādēt Baltās grāmatas -
-
Kāpēc SOLIXCloud
SOLIXCloud piedāvā mērogojamu, drošu un atbilstošu mākoņarhivēšanu, kas optimizē izmaksas, uzlabo veiktspēju un nodrošina datu pārvaldību.
-
Kopējā datu platforma
Vienots arhīvs strukturētiem, nestrukturētiem un daļēji strukturētiem datiem.
-
Samaziniet risku
Politikas vadīta arhivēšana un datu saglabāšana
-
Nepārtraukts atbalsts
Solix piedāvā pasaules līmeņa atbalstu no ekspertiem 24/7, lai apmierinātu jūsu datu pārvaldības vajadzības.
-
Pēc pieprasījuma pieejama mākslīgā intelekta
Elastīgs piedāvājums, lai palielinātu krātuvi un atbalstu jūsu projektam
-
Pilnībā pārvaldīts
Programmatūras kā pakalpojuma piedāvājums
-
Drošs un atbilstošs
Visaptveroša datu pārvaldība
-
Bezmaksas, lai sāktu
Maksas ikmēneša abonements, lai jūs iegādātos tikai to, kas jums nepieciešams.
-
Lietotājam draudzīgs
Galalietotāja piekļuve datiem ar elastīgām formātu opcijām.