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IBM ha detto che lancerà software per il cloud progettata per gestire l’intelligenza artificiale distribuzioni di rilevare i pregiudizi nei modelli e mitigare il suo impatto e monitor decisione su più quadri.
La mossa di IBM evidenzia come AI management è sempre più di un problema, in quanto società di distribuzione di machine learning e di vari modelli per prendere decisioni. I dirigenti sono suscettibili di avere problemi di comprensione dei modelli e la scienza di dati sotto il cofano.
IBM ha detto la sua tecnologia AI monitor così imprese di conformità con le normative. Inoltre, IBM software funziona con i modelli di costruire su di machine learning framework come Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker, e AzureML.
Nel frattempo, IBM ha detto che open source di IBM Research bias strumenti di rilevamento di via ciò che si chiama l’IA Correttezza 360 toolkit. Il toolkit di fornire una libreria di nuovi algoritmi, il codice e il tutorial. La speranza è che gli accademici, ricercatori e scienziati dati integrerà bias di rilevamento nei loro modelli. IBM AI bias di strumenti di rilevamento sono su Github.
Ritika Gunnar, vice presidente di IBM Watson Dati e AI, ha detto in un’intervista che la mancanza di fiducia e trasparenza con AI modelli di partecipazione delle imprese distribuzioni su larga scala e in produzione. Messo semplicemente, i modelli sono ancora sullo scaffale, a causa delle preoccupazioni su come il processo decisionale in tempo reale può danneggiare un business. “È un problema reale e la fiducia è una delle cose più importanti da impedire AI scalabilità in ambienti di produzione,” ha detto.
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Strategicamente, IBM mossa di buon senso. IBM spera di fornire Watson AI, ma anche gestire l’IA e il machine learning distribuzioni in generale. È solo una questione di tempo prima che AI loro Gestione diventa un acronimo tra fornitori di tecnologia. IBM ha detto che prevede di fornire spiegazioni che mostra in che modo i fattori sono stati ponderati, la fiducia nelle raccomandazioni, precisione, prestazioni, correttezza e della famiglia di sistemi di intelligenza artificiale.
C’è poca trasparenza nei modelli che vengono venduti, la propensione intrinseca, o stampa fine. IBM Research ha recentemente proposto uno sforzo per aggiungere l’equivalente di un UL valutazione ai servizi.
IBM ha detto che offrirà anche servizi per le imprese in cerca di gestire al meglio AI e evitare di scatola nera il pensiero.
Big Blu dell’unità di ricerca recentemente scritto un libro bianco illustra il suo prendere su AI pregiudizi e come prevenirlo. IBM Institute for Business Value rilevato che l ‘ 82 per cento delle imprese sono in considerazione AI distribuzioni, ma il 60 per cento paura questioni di responsabilità.
Gunnar notato che AI bias va ben al di là di fattori quali la razza e il sesso. Uno scenario di AI bias potrebbe ruotano intorno a reclami di assicurazione di processo e di un regolatore di prendere una decisione di approvare o respingere una richiesta di risarcimento. Elementi come il tempo di una politica, si è tenuto, il valore di un veicolo, l’età e il codice postale potrebbe giocare in cosa Gunnar, chiamato “non-sociali pregiudizi.”
IBM Correttezza 360 strumenti open source sono disponibili esercitazioni su AI pregiudizi sul punteggio di credito, spese mediche e pregiudizi di genere in viso le immagini.
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