您的AI信托货币价值多少

人工智能正在证明其发现隐藏在大量数据中的模式，加速基于事实的决策和预测并节省我们的时间，精力和金钱的能力。但是，即使有了最近的进步和投资，在生产中使用AI的组织仍然是例外而不是规则。

在一个需要即时满足的世界中，当AI飞行员失败或高调的AI实施导致意想不到的后果时，最终用户和利益相关者会迅速成为怀疑者。由怀疑和第二个猜测引起的心理影响会很快导致挫折和对好的解决方案想法的不信任。

如果信任是企业和生活的货币，那么数字第一世界和对机器学习技术的依赖度将如何影响您的AI信任货币余额?可信赖的AI完全依赖于在您的人员，流程，数据，工具和模型中建立信任，同时建立用于在AI本身中建立信任的机制。

信任您的员工(和供应商)

一种信任文化，强调尊重，安全以及与创建，部署和监督您的AI的人员建立关系，以及对所有人的责任感，对于长期成功至关重要。在为团队招募成员时，除了价值观的明显结合外，还要评估与您的领域，任务和技术需求相关的经验和专业知识。

签订合同后，类似的信任文化构建策略也应适用于您的数据科学和软件供应商(他们也是人)。但是，在采购尽职调查过程中，道德/价值，经验，专业知识，承诺和声誉的验证是至关重要的，以便过滤出缺乏证书，敏捷性和透明度的独立供应商。

信任您的流程

流程成熟度模型如此受欢迎是有原因的-随着成熟度的提高，您获得的一致性和控制权会增加信心。它表明您的组织可以遵循经过时间考验的流程来实现其目标。

专注于开发，管理，监视和再生产中的AI模型的数据科学和软件工程方法也是如此。现代DevSecOps(代码+基础结构)，DataOps(数据)和MLOps(模型)的集成和编排可以提供端到端的功能生命周期。这些共同为数据科学和软件工程团队提供了自动化，灵活性和可变性。除了建立信任之外，这些过程还可以建立一致性，可靠性，效率增益，并向领导层保证遵循了适当的过程。

信任您的数据

无论是组织充斥着标记数据还是依赖外部数据，领域主题专家都必须能够验证培训和验证数据的来源和血统，这一点很重要。数据对于机器学习至关重要，而机器学习对于任何AI应用程序都是必不可少的。机器学习模型中不正确或不合格的输入总是会产生错误的输出并产生不信任感。

该过程的一部分还应包括确保数据不受偏见并在受保护群体中表现出公平对待以及遵守隐私权和使用权的步骤。最后，对于数据科学家来说，数据安全通常不是最需要关注的问题。鉴于对AI的对抗性威胁日益增加，执行技术步骤来确定训练或推理数据是否中毒并建立可以自然克服威胁的模型非常重要。

相信您的工具

当今的AI依赖于构建模型的数据科学家，以解释其工作原理，应如何使用它，或何时出现异常行为并需要进一步关注。与我们直觉相反，我们发现自己需要做更多的工作来尝试管理应该使工作更轻松的事情。

幸运的是，在去年，某些MLOps和ModelOps软件工具应运而生，以帮助组织管理其AI部署并减轻这种依赖性。

MLOps软件工具提供了标准化生产中的打包，部署，管理，扩展和监视AI模型的功能。组织还可以获得用于其AI模型的集中式存储库，用于管理使用和权限的管理功能，深入了解模型性能指标以及为完成的工作提取审核日志的功能。

ModelOps软件工具走得更远，提供自定义的仪表板，警报和报告功能，这些功能可提供透明度和对整体模型性能和漂移的洞察力。这些工具提供的标准化为用户遵循建立了规范，减少了歧义，并提高了质量和生产率。软件工具是一种在您开发的AI系统的架构中建立信任的方法。

信任您的模型

数据科学家天生对自己没有建立的模型保持警惕。为了克服这一障碍并建立对预训练模型的信任，最终用户必须可以访问元数据，包括模型版本和假设/说明，性能指标以及对模型体系结构，培训和验证数据集的解释。

您允许用户与模型进行互动的次数越多(无论是重现结果还是使用自己的数据对模型进行测试/重新训练)，他们将变得越自在。此外，提供审计，可解释性和监视功能可提高对模型性能的理解和透明度，并最终获得在生产中使用模型所需的信任。

为了使AI变得无处不在，可信度必须成为关键原则。没有它，人工智能的发展可能会遇到巨大的阻力。今天我们正处于临界点。奠定基础并投资建设可信??赖的AI会导致AI信任货币平衡，从而为所有组织利益相关者创造长期利益。不要假冒您的AI程序的成功!