Para fomentar o desenvolvimento de tecnologias confiáveis e éticas, a IBM doou toolkits de Trusted AI de código aberto para a Linux Foundation.
A Inteligência Artificial (IA) vem trazendo uma forte transformação em nossa sociedade. E avançar nos princípios de confiança e transparência é essencial para o desenvolvimento desta tecnologia.
A responsabilidade não é apenas fazer os avanços técnicos necessários para tornar a IA confiável e ética, mas também garantir que esses algoritmos confiáveis funcionem conforme o esperado nas implantações da IA no mundo real.
Para reforçar esse conceito e a acessibilidade às ferramentas, a IBM desenvolveu dois toolkits de Trusted AI de código aberto: AIFairness 360, Adversarial Robustness 360 e o AI Explainability 360, que foram acolhidos pelo Comitê de Aconselhamento Técnico da Linux AI Foundation (LFAI) para incubar esses projetos no LFAI.
A doação desses projetos à LFAI possibilitará a criação pela IA de tecnologias responsáveis e permitirá que a comunidade em geral introduza e cocrie essas ferramentas sob a direção da Linux Foundation.
IBM doou toolkits de Trusted AI de código aberto para a Linux Foundation
O AI Fairness 360 Toolkit (AIF360) é um kit de ferramentas de código aberto que pode ajudar a detectar e mitigar preconceitos indesejados nos modelos de aprendizado de máquina e nos conjuntos de dados.
Ele fornece aproximadamente 70 métricas para testar vieses e 11 algoritmos para mitigar vieses em conjuntos de dados e modelos.
A experiência interativa AI Fairness 360 fornece uma introdução amigável aos conceitos e capacidades. Recentemente, o AIF360 também anunciou suporte ao Scikit Learn e uma interface de usuário para R.
A Adversarial Robustness 360 (ART) Toolbox é uma biblioteca Python para segurança de aprendizado de máquina.
O ART fornece ferramentas que permitem que desenvolvedores e pesquisadores avaliem, protejam, certifiquem e verifiquem modelos e aplicativos de aprendizado de máquina contra ameaças de evasão, manipulação, extração e inferência.
O ART suporta todas as estruturas de aprendizado de máquina mais populares (TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy etc.), todos os tipos de dados (imagens, tabelas, áudio, vídeo, etc.) e tarefas de aprendizado de máquina (classificação, detecção de objetos, geração, certificação etc.).
O AI Explainability 360 (AIX360) Toolkit é um conjunto completo de ferramentas de código aberto com vários algoritmos, códigos, guias, tutoriais e demonstrações que suportam a interpretabilidade e a explicabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.
A experiência interativa do AI Explainability 360 fornece uma introdução amigável a seus conceitos e recursos, à medida que você navega nos casos de uso de exemplo para diferentes consumidores.
No ano passado, a IBM trabalhou com a Linux AI Foundation para estabelecer o Comitê de Inteligência Artificial Confiável da Fundação, com a missão de promover a prática de Inteligência Artificial confiável.
Desde então, o comitê cresceu para incluir mais de 10 organizações, trabalhando para definir e estabelecer princípios de confiança nas implementações de IA.
Uma das atividades promovidas por esse comitê é a integração dos kits de ferramentas do Trust 360 nos Apache Nifi ou Kubeflow Pipelines, como forma de promover fluxos de trabalho confiáveis de aprendizado de máquina.
Ele também reconheceu que, quando se trata de promover uma IA confiável, benéfica e equitativa, a tecnologia é apenas parte da equação.
Temos a responsabilidade de examinar o contexto mais amplo de como os sistemas de IA estão sendo projetados e implementados, como estão sendo usados e por quem e avaliar seu impacto nos usuários e comunidades.
Nesta missão, as contribuições das ciências sociais, política, direito e diversas perspectivas desempenham um papel tão importante quanto a própria tecnologia.
Para mais detalhes sobre a doação dos toolkits, acesse esse endereço.
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