Ổ Cứng Xương Sống Của AI Đáng Tin Cậy

Ổ Cứng: Xương Sống Của AI Đáng Tin Cậy.

Cho phép AI minh bạch, khả năng mở rộng và quy trình làm việc dữ liệu an toàn.

Khi AI ngày càng được tích hợp vào nhiều ngành công nghiệp và trường hợp sử dụng hơn, hiệu quả của nó phụ thuộc vào việc tạo ra kết quả đáng tin cậy. AI đáng tin cậy đã trở thành một loại tiền tệ kinh doanh được săn đón.

Xây dựng AI đáng tin cậy dựa trên các yếu tố chính đảm bảo dữ liệu và đầu ra đáng tin cậy. Bài viết này sẽ khám phá vai trò của tính minh bạch, dòng dõi dữ liệu, khả năng giải thích, trách nhiệm giải trình và bảo mật trong việc định hình các hệ thống AI mà chúng ta có thể tin tưởng. Mỗi yếu tố này đều hỗ trợ tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu cần thiết cho sự thành công của AI, với ổ cứng cung cấp xương sống lưu trữ cần thiết để mang lại những lợi ích này một cách nhất quán.

AI đáng tin cậy đề cập đến quy trình dữ liệu AI sử dụng các đầu vào đáng tin cậy và tạo ra thông tin chi tiết đáng tin cậy. AI đáng tin cậy được xây dựng trên dữ liệu đáp ứng các tiêu chí sau:

• Chất lượng cao và độ chính xác
• Tính hợp pháp, quyền sở hữu và nguồn gốc rõ ràng
• Lưu trữ và bảo vệ an toàn
• Các chuyển đổi có thể giải thích và theo dõi được bằng thuật toán
• Kết quả đầu ra nhất quán và đáng tin cậy từ quá trình xử lý dữ liệu.

Cơ sở hạ tầng lưu trữ có khả năng mở rộng hỗ trợ AI đáng tin cậy, giúp quản lý, lưu trữ và bảo mật lượng lớn dữ liệu mà các hệ thống AI sử dụng đúng cách.

AI đáng tin cậy trong các trung tâm dữ liệu quy mô lớn.

Các quy trình AI liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để quản lý hiệu quả. Để quản lý các tập dữ liệu khổng lồ này, các trung tâm dữ liệu hỗ trợ khối lượng công việc AI được trang bị các cụm lưu trữ có khả năng mở rộng cho phép lưu trữ đối tượng và hồ dữ liệu. Cơ sở hạ tầng này hỗ trợ toàn bộ vòng lặp dữ liệu AI — từ việc tìm nguồn dữ liệu thô đến bảo quản đầu ra mô hình để sử dụng trong tương lai.

Nếu không có quy mô và hiệu quả của các trung tâm dữ liệu, tiềm năng của AI sẽ bị hạn chế vì khả năng lưu trữ và truy xuất các tập dữ liệu khổng lồ là yếu tố cốt lõi cho sự thành công của AI.

Kiến trúc tối ưu hóa AI hiện đại bao gồm sự tích hợp cân bằng giữa các lớp tính toán, lưu trữ và mạng. Hồ dữ liệu và kho lưu trữ đối tượng — thường sử dụng nhiều tầng lưu trữ — tạo thành nền tảng của môi trường AI cho phép tính toán hiệu suất cao ở quy mô lớn. Cơ sở hạ tầng lưu trữ rất quan trọng để đảm bảo các hệ thống AI có thể truy cập vào cả dữ liệu cần truy cập ngay lập tức và dữ liệu lưu trữ. Các kiến ​​trúc được xây dựng cho AI được thiết kế với tính đến khả năng mở rộng quy mô lớn. Sự cân bằng giữa dung lượng lưu trữ và hiệu suất thúc đẩy khả năng hoạt động hiệu quả và mở rộng quy mô theo nhu cầu của các hệ thống AI.

Các yếu tố chính của AI đáng tin cậy.

Nhưng kiến ​​trúc có khả năng mở rộng là chưa đủ. AI đáng tin cậy cũng cần các thành phần cho phép tin cậy: tính minh bạch, dòng dõi dữ liệu, khả năng giải thích, trách nhiệm giải trình và bảo mật. Hãy cùng xem các thành phần này hỗ trợ tính toàn vẹn của quy trình làm việc AI như thế nào.

Tính minh bạch: làm cho AI dễ hiểu.

Tính minh bạch ở quy mô lớn là chìa khóa cho AI đáng tin cậy. Nó đảm bảo rằng các quyết định do hệ thống AI đưa ra là dễ hiểu, dễ tiếp cận, có thể sao chép và có thể sửa được. Ví dụ, khi hệ thống AI đề xuất một bộ phim, tính minh bạch giúp người dùng hiểu được lý do đằng sau đề xuất, lưu ý rằng nó dựa trên dữ liệu rõ ràng, như lịch sử xem và sở thích của người dùng.

Trong các trung tâm dữ liệu, các cụm lưu trữ có thể mở rộng hỗ trợ tính minh bạch bằng cách cung cấp hồ sơ rõ ràng về mọi điểm quyết định trong vòng đời dữ liệu AI. Với các cơ sở hạ tầng này, các tổ chức có thể theo dõi dữ liệu từ nguồn gốc của nó thông qua quá trình xử lý đến đầu ra, do đó thúc đẩy trách nhiệm giải trình cao hơn.

Tính minh bạch đóng vai trò trong nhiều ngành công nghiệp. Ba ví dụ:

• Trong chăm sóc sức khỏe, thuật toán AI phân tích hình ảnh y tế, hỗ trợ phát hiện bệnh sớm. Dữ liệu càng minh bạch, chẩn đoán càng chính xác.
• Trong tài chính, thuật toán giao dịch xử lý dữ liệu thị trường nhanh chóng và lọc dữ liệu hiệu quả hơn, cho phép các nhà quản lý danh mục đầu tư hiểu rõ hơn và tối ưu hóa các chiến lược đầu tư. Dữ liệu đáng tin cậy có thể cải thiện lợi nhuận đầu tư.
• Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chatbot trả lời các câu hỏi của khách hàng. Dòng dữ liệu minh bạch giúp doanh nghiệp có trách nhiệm.

Lăng kính minh bạch thúc đẩy trách nhiệm lớn hơn bằng cách làm rõ dữ liệu, quyết định và đầu ra của mô hình.

Dòng dõi dữ liệu: theo dõi nguồn dữ liệu và cách sử dụng.

Dòng dõi dữ liệu là khả năng xác định nguồn gốc (xuất xứ) và cách sử dụng các tập dữ liệu trong suốt quá trình AI, điều này rất quan trọng để hiểu cách các mô hình đưa ra quyết định.

Ví dụ, trong các ứng dụng AI chăm sóc sức khỏe, dòng dõi dữ liệu giúp theo dõi tập dữ liệu nào được sử dụng để đưa ra chẩn đoán, chỉ ra nguồn thông tin.

Bằng cách cung cấp hồ sơ rõ ràng về hành trình dữ liệu đi từ đầu vào đến đầu ra, dòng dõi dữ liệu cho phép các tổ chức xác minh nguồn gốc và cách sử dụng các tập dữ liệu, đảm bảo rằng các mô hình AI dựa trên dữ liệu chính xác. Bằng cách theo dõi dữ liệu qua từng giai đoạn xử lý, dòng dõi dữ liệu cho phép các hệ thống AI có thể kiểm toán hoàn toàn và hỗ trợ cả việc tuân thủ quy định và trách nhiệm giải trình nội bộ. Ổ cứng tạo điều kiện thuận lợi cho dòng dõi dữ liệu bằng cách lưu trữ an toàn từng chuyển đổi, cho phép các nhà phát triển xem xét các bản ghi dữ liệu lịch sử tiết lộ toàn bộ phạm vi của các quy trình ra quyết định của AI.

Khả năng giải thích: làm rõ quá trình ra quyết định của AI.

Khả năng giải thích đảm bảo rằng các quyết định AI có thể hiểu được và dựa trên dữ liệu có thể theo dõi và đánh giá được. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp có rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe và tài chính, nơi mà việc hiểu được lý do đằng sau các quyết định AI có thể ảnh hưởng đến cuộc sống và khoản đầu tư. Bằng cách duy trì  các điểm kiểm tra , ổ cứng cho phép các nhà phát triển xem lại các giai đoạn khác nhau của quá trình phát triển mô hình, cho phép họ đánh giá cách các thay đổi trong dữ liệu đầu vào hoặc cấu hình ảnh hưởng đến kết quả. Với cách tiếp cận này, các hệ thống AI trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn, thúc đẩy sự tin tưởng và khả năng sử dụng lớn hơn.

Trách nhiệm giải trình: cho phép quy trình làm việc AI có thể kiểm toán được.

Trách nhiệm giải trình trong AI đảm bảo rằng các mô hình có thể được các bên liên quan kiểm tra và xác minh. Thông qua điểm kiểm tra và dòng dõi dữ liệu, ổ cứng cung cấp một dấu vết kiểm toán ghi lại quá trình phát triển AI từ dữ liệu đầu vào đến đầu ra, cho phép các tổ chức xem xét các yếu tố góp phần vào các quyết định do AI tạo ra. Dấu vết kiểm toán này giúp các tổ chức tuân thủ các tiêu chuẩn quy định và đảm bảo với người dùng rằng các hệ thống AI được xây dựng trên các quy trình đáng tin cậy, có thể lặp lại. Trách nhiệm giải trình giúp xác định chính xác các điểm kiểm tra cụ thể nơi các quyết định được đưa ra, yêu cầu các hệ thống AI chịu trách nhiệm về hành động của chúng.

Bảo mật: bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu.

Bảo mật hỗ trợ AI đáng tin cậy bằng cách bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép và giả mạo. Các giải pháp lưu trữ an toàn, bao gồm mã hóa và kiểm tra tính toàn vẹn, đảm bảo rằng các mô hình AI dựa trên dữ liệu xác thực và không bị thay đổi. Ổ cứng giúp hỗ trợ bảo mật bằng cách bảo quản dữ liệu trong môi trường ổn định, được kiểm soát — giúp các tổ chức ngăn chặn giả mạo và cho phép tuân thủ các quy định bảo mật nghiêm ngặt. Bằng cách bảo mật dữ liệu ở mọi giai đoạn của quy trình AI, các công ty có thể duy trì sự tin tưởng vào tính toàn vẹn của quy trình làm việc AI.

Cơ chế cho phép AI đáng tin cậy.

Việc đạt được các yếu tố này của AI đáng tin cậy dựa trên các cơ chế mạnh mẽ hỗ trợ tính toàn vẹn, bảo mật và trách nhiệm giải trình của dữ liệu. Từ các chính sách kiểm tra và quản trị đến các hệ thống băm và lưu trữ hàng loạt, các công cụ này đảm bảo rằng các hệ thống AI đáp ứng các tiêu chuẩn cao cần thiết cho việc ra quyết định đáng tin cậy. Dưới đây, chúng tôi khám phá cách các cơ chế này hỗ trợ AI đáng tin cậy.

Kiểm tra điểm: hỗ trợ nhiều yếu tố.

Checkpointing là quá trình lưu trạng thái của mô hình AI theo các khoảng thời gian cụ thể, ngắn trong quá trình đào tạo. Các mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn thông qua các quy trình lặp đi lặp lại có thể mất từ ​​vài phút đến vài ngày.

Điểm kiểm tra hoạt động như ảnh chụp nhanh trạng thái hiện tại của mô hình — dữ liệu, tham số và cài đặt — tại nhiều điểm trong quá trình đào tạo. Được lưu vào thiết bị lưu trữ mỗi phút đến vài phút, ảnh chụp nhanh cho phép các nhà phát triển giữ lại hồ sơ về tiến trình của mô hình và tránh mất công việc có giá trị do gián đoạn bất ngờ.

Các điểm kiểm tra cho phép AI đáng tin cậy bằng cách phục vụ một số mục đích quan trọng:

Bảo vệ nguồn điện. Các điểm kiểm tra bảo vệ công việc đào tạo khỏi lỗi hệ thống, mất điện hoặc sự cố, cho phép các mô hình tiếp tục từ trạng thái đã lưu cuối cùng mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.

Cải tiến và tối ưu hóa mô hình. Bằng cách lưu các điểm kiểm tra, các nhà phát triển có thể phân tích trạng thái trước đó, tinh chỉnh các tham số mô hình và nâng cao hiệu suất theo thời gian.

Tuân thủ pháp luật và bảo vệ sở hữu trí tuệ. Các điểm kiểm tra cung cấp hồ sơ minh bạch giúp các tổ chức tuân thủ khuôn khổ pháp lý và bảo vệ các phương pháp độc quyền.

Xây dựng lòng tin và đảm bảo tính minh bạch. Kiểm tra hồ sơ mô hình trạng thái, hỗ trợ khả năng giải thích bằng cách khiến các quyết định AI có thể theo dõi và dễ hiểu.

Chính sách quản trị: hướng dẫn quản lý dữ liệu có trách nhiệm.

Chính sách quản trị thiết lập khuôn khổ trong đó dữ liệu được quản lý, bảo vệ và sử dụng trong suốt vòng đời AI. Các chính sách này đảm bảo rằng các hệ thống AI tuân thủ các yêu cầu theo quy định và tiêu chuẩn nội bộ, tạo ra một môi trường nơi dữ liệu được xử lý một cách có đạo đức và an toàn. Chính sách quản trị xác định các biện pháp kiểm soát truy cập, lịch trình lưu giữ dữ liệu và quy trình tuân thủ, do đó hỗ trợ bảo mật và trách nhiệm giải trình trong quy trình làm việc AI. Bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn này, các tổ chức có thể đảm bảo rằng các hệ thống AI minh bạch, đáng tin cậy và được xây dựng trên các nguyên tắc quản lý dữ liệu hợp lý.

Hashing (Hàm Băm): bảo mật dòng dõi dữ liệu

Hashing (Hàm Băm) đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì dòng dõi dữ liệu bằng cách tạo dấu vân tay kỹ thuật số duy nhất cho dữ liệu. Những dấu vân tay này cho phép các tổ chức xác minh rằng dữ liệu không bị thay đổi hoặc giả mạo ở bất kỳ giai đoạn nào trong quy trình AI. Bằng cách băm các tập dữ liệu và điểm kiểm tra, các hệ thống AI có thể đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào vẫn nhất quán và không bị hỏng, tăng cường bảo mật và góp phần vào tính minh bạch. Ổ cứng lưu trữ các bản ghi dữ liệu băm này, cho phép các tổ chức xác minh tính xác thực của dữ liệu và duy trì sự tin cậy trong quy trình làm việc của AI.

Hệ thống lưu trữ dung lượng lớn: cho phép lưu trữ dữ liệu an toàn và có khả năng mở rộng.

Hệ thống lưu trữ lớn, đặc biệt là những hệ thống sử dụng ổ cứng, cung cấp dung lượng cơ bản cần thiết để lưu trữ và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết cho AI đáng tin cậy.

Ổ cứng cung cấp khả năng lưu trữ có thể mở rộng, tiết kiệm chi phí, đảm bảo hệ thống AI có thể truy cập vào cả dữ liệu hiện tại và dữ liệu lưu trữ. Các hệ thống này hỗ trợ tính minh bạch bằng cách duy trì hồ sơ có thể truy cập, khả năng giải thích bằng cách bảo quản dữ liệu theo thời gian và bảo mật bằng cách cung cấp môi trường ổn định để lưu trữ dữ liệu.

Ổ cứng Seagate Exos® series, được hỗ trợ bởi công nghệ Mozaic 3+ ™, được xây dựng để cung cấp loại hỗ trợ cụ thể này. Chúng lưu trữ các tập dữ liệu thô cung cấp năng lượng cho các mô hình AI, hồ sơ chi tiết về quy trình tạo dữ liệu, các điểm kiểm tra lặp lại trong quá trình đào tạo mô hình và bảo toàn kết quả phân tích AI.

Ổ cứng đóng vai trò quan trọng trong tính minh bạch này bằng cách lưu trữ các tập dữ liệu lớn và các thông tin quan trọng khác mà các mô hình AI dựa vào. Dữ liệu này có thể dễ dàng truy cập thông qua sự kết hợp giữa ổ cứng được kết nối mạng để lưu giữ lâu dài và ổ SSD để truy cập ngay lập tức, cho phép các tổ chức theo dõi mọi điểm quyết định trong vòng đời AI.

Tài liệu tỉ mỉ được hỗ trợ bởi ổ cứng giúp duy trì sự tuân thủ quy định, tăng cường khả năng giải thích, cho phép cải thiện mô hình và thúc đẩy trách nhiệm giải trình cao hơn. Ổ cứng ghi lại toàn bộ vòng đời của dữ liệu, cho phép có hồ sơ rõ ràng, có thể theo dõi được để có thể xem xét để xác minh sự tuân thủ các quy định và chính sách.

Khối lượng dữ liệu đang tăng vọt trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong chăm sóc sức khỏe, các lĩnh vực như nghiên cứu hệ gen và hình ảnh y khoa tạo ra hàng petabyte dữ liệu hàng năm. Các thiết bị IoT, bao gồm cảm biến và tiện ích được kết nối, cũng như sự bùng nổ của nội dung do người dùng tạo ra trên phương tiện truyền thông xã hội góp phần đáng kể vào sự bùng nổ dữ liệu này.

Ổ cứng đã nổi lên như một lựa chọn lưu trữ hiệu quả về mặt chi phí và có khả năng mở rộng. Chúng cung cấp dung lượng lưu trữ cao với chi phí thấp nhất cho mỗi terabyte (theo tỷ lệ 6:1, khi so sánh với lưu trữ flash), khiến chúng trở thành lựa chọn tối ưu cho việc lưu trữ dữ liệu dài hạn. Đó là lý do tại sao ổ cứng là bộ lưu trữ được sử dụng để bảo quản các tập dữ liệu thô khổng lồ được sử dụng để xử lý AI và lưu trữ kết quả phân tích AI. Ngoài việc bảo mật lưu trữ đầu vào và đầu ra trong thời gian dài, ổ cứng còn hỗ trợ quy trình làm việc AI trong giai đoạn đào tạo đòi hỏi nhiều tính toán, theo dõi các điểm kiểm tra và lưu nhiều lần lặp lại nội dung khác nhau.

Phần kết luận.

Con đường đến AI đáng tin cậy được trải bằng tính minh bạch, nguồn gốc dữ liệu, khả năng giải thích, trách nhiệm giải trình và bảo mật. Các yếu tố này cho phép các tổ chức chuyển đổi dữ liệu từ các con số đơn giản thành những cải tiến đáng tin cậy.

Con đường đến AI đáng tin cậy được trải bằng tính minh bạch, nguồn gốc dữ liệu, khả năng giải thích, trách nhiệm giải trình và bảo mật. Các yếu tố này cho phép các tổ chức chuyển đổi dữ liệu từ các con số đơn giản thành những cải tiến đáng tin cậy.

Bằng cách hỗ trợ toàn bộ quy trình dữ liệu AI — từ việc thu thập dữ liệu thô đến việc lưu giữ các điểm kiểm tra và bảo toàn kết quả phân tích — ổ cứng đóng vai trò quan trọng trong việc xác thực, tinh chỉnh và xây dựng lòng tin vào các mô hình AI theo thời gian. Bằng cách tận dụng ổ cứng để lưu giữ dữ liệu lâu dài, các nhà phát triển AI có thể xem lại các lần chạy đào tạo trước, phân tích kết quả và điều chỉnh các mô hình để cải thiện hiệu quả và độ chính xác.

Khi AI mở rộng trên khắp các lĩnh vực, việc bảo tồn dòng dõi dữ liệu, đáp ứng các tiêu chuẩn quy định và thiết lập giao tiếp rõ ràng với các bên liên quan trở nên rất quan trọng. Các kỹ sư của Seagate đã xây dựng ổ cứng để trở thành giải pháp lưu trữ có khả năng mở rộng, tiết kiệm chi phí cần thiết để hỗ trợ những nỗ lực này. Do đó, các nhà phát triển AI có thể xây dựng các hệ thống thông minh và đáng tin cậy.

---