IBM quer tornar a inteligência artificial justa e transparente com o AI OpenScale

A adoção de inteligência artificial nas empresas ainda é motivo de receio pelos clientes corporativos.

ai openscale
Créditos: Claudio Divizia | iStock

Muitos não sabem exatamente como os modelos dessa tecnologia estão tomando decisões, motivo que os fazem ter preconceito e preocupações sobre seu uso. Tentando acabar com essas inseguranças, a IBM anunciou o AI OpenScale, um serviço que visa trazer explicações e transparência sobre os modelos de IA para empresas.

A ideia é demonstrar aos clientes como eles tomam as decisões, produzindo resultados justos e confiáveis. Ele tenta trazer confiança para as empresas, abordando os desafios envolvidos na adoção de inteligência artificial. O serviço está disponível no portfólio de produtos do IBM Cloud Watson.

O AI OpenScale atua como uma camada intermediária que se posiciona entre a aplicação e os modelos de aprendizado de máquina que fornecem previsões. Cada vez que um aplicativo consome o modelo, os dados de entrada (pontos de dados) e de saída (previsões) são registrados em um banco de dados centralizado.

O serviço também vem com um banco de dados para armazenar dados de treinamento e feedback que são usados ​​para treinar e implantar os modelos. O AI OpenScale usa os dois bancos de dados para analisar o viés, a precisão e a explicabilidade dos modelos tecnológicos.

Os usuários podem ampliar uma transação específica para entender os fatores que influenciaram o resultado da análise preditiva. O serviço monitora continuamente os aplicativos de IA para evitar distorções.

O AI OpenScale registra todas as previsões, todas as versões do modelo e todos os dados de treinamento usados, além de registrar também as métricas, com o objetivo de ajudar as empresas a cumprir as regulamentações, como o GDPR.

O outro componente importante do AI OpenScale é o NeuNetS, serviço automatizado de aprendizado de máquina. Ele é semelhante aos serviços AutoML CustomVision da Microsoft e o AutoML Vision do Google.

O AutoML reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para gerar modelos sofisticados de aprendizado de máquina que lidam com processamento de linguagem natural e visão computacional. Com base em técnicas como aprendizado de transferência, o AutoML aproveita as redes neurais existentes para acelerar o processo de treinamento e fornecer previsões precisas.

AutoML pode gerar modelos, mesmo a partir de conjuntos de dados menores, tornando-se uma opção atraente para empresas. De acordo com a IBM, o NeuNetS pode ajudar as empresas a alcançar uma precisão semelhante à de um modelo de AI projetado por especialistas em questão de horas.

O AI OpenScale estará inicialmente disponível no IBM Cloud com suporte para o IBM Cloud Private no roteiro. (Com informações da Forbes.)