Sviluppa una soluzione di governance completa

Utilizzando watsonx.governance, è possibile estendere le migliori pratiche di governance dell'intelligenza artificiale dai modelli di machine learning predittivi all'intelligenza artificiale generativa, monitorando e mitigando i rischi associati a modelli, utenti e dataset. I vantaggi di questo approccio includono:

• Intelligenza artificiale responsabile: estendere le pratiche dell'intelligenza artificiale responsabile dalla gestione dei modelli di apprendimento automatico predittivo all'uso dell'intelligenza artificiale generativa con qualsiasi fornitore di base o modello.
• Esplicabilità: utilizzare l'automazione per migliorare la trasparenza e l'esplicabilità per i modelli tracciati. Utilizzare strumenti per rilevare e mitigare i rischi associati all'intelligenza artificiale.
• Criteri trasparenti e normativi: Mitigate AI rischia monitorando il ciclo di vita dell'IA end-to-end per favorire la conformità con le politiche interne e le normative esterne per le soluzioni di IA a livello aziendale.

Utilizza l'atlante del rischio AI come guida

Iniziate il vostro percorso di governance esaminando il documento Atlante del rischio di IA per conoscere i rischi potenziali del lavoro con i modelli di IA. L'atlante dei rischi dell'IA fornisce una guida per comprendere alcuni dei rischi legati al lavoro con i modelli di IA, tra cui l'IA generativa, i modelli di fondazione e i modelli di apprendimento automatico. Oltre a descrivere i rischi potenziali, fornisce un contesto reale. Essa è intesa come una risorsa educativa e non è intesa come uno strumento prescrittivo.

Componenti di watsonx.governance

Watsonx.governance include questi strumenti per soddisfare le tue esigenze di governance in una soluzione integrata:

• Watson OpenScale fornisce strumenti per configurare i monitoraggi che valutano gli asset distribuiti rispetto alle soglie specificate. Ad esempio, è possibile configurare delle soglie che avvisano quando i modelli di apprendimento automatico predittivo si comportano al di sotto di una soglia specificata per l'equità dei risultati monitorati o si allontanano dalla precisione. Gli avvisi per i modelli di fondazione possono avvisarti quando una soglia viene violata per la presenza di linguaggio odioso o abusivo o per il rilevamento di informazioni personali identificabili. Un monitor di integrità del modello fornisce la traccia delle prestazioni in tempo reale per i modelli distribuiti.
• AI Factsheets raccoglie i metadati per i modelli di machine learning e i modelli di prompt di cui si tiene esplicitamente traccia. Sviluppare i casi di utilizzo AI per raccogliere tutte le informazioni per la gestione di un modello o di un modello di prompt dalla fase di richiesta fino allo sviluppo e alla produzione. Gestire più versioni o un modello o confrontare diversi approcci per risolvere un problema di business all'interno di un caso di utilizzo. I factsheet visualizzano le informazioni sui modelli, incluse le informazioni di creazione, i dati utilizzati e la posizione dell'asset nel ciclo di vita. Un dashboard di inventario del modello comune fornisce una vista di tutti gli asset tracciati oppure è possibile visualizzare i dettagli di un particolare modello, tutti al servizio della politica e degli obiettivi di conformità.

Governance in azione

Questa illustrazione rappresenta un tipico flusso di governance, che inizia con la definizione di un caso d'uso dell'IA per risolvere un problema aziendale e la richiesta di un asset dell'IA, come un modello o un prompt template, per risolvere il problema. La figura mostra i vari ruoli che potrebbero essere coinvolti nel flusso, iniziando con un proprietario del modello che definisce il problema, quindi passando dallo sviluppatore che crea l'asset a un validator che lo verifica. Nella fase successiva, un responsabile del rischio potrebbe rivedere e approvare la soluzione, consegnarla a un ingegnere ML Ops per implementarla e quindi consegnarla a uno sviluppatore di app che può monitorare l'asset in produzione. L'approccio potrebbe combinare alcuni di questi ruoli.

Estendere la governance con la console di governance

Facoltativamente, eseguire l'integrazione con IBM OpenPages Model Risk Governance per gestire attività e attività di governance da un dashboard comune. È anche possibile utilizzare OpenPages per sviluppare flussi di lavoro che supportano i processi di governance.

Utilizzate un questionario di valutazione del rischio per valutare il rischio potenziale della vostra soluzione di IA e assegnare un punteggio di rischio.

Per ulteriori informazioni, vedere Gestione del rischio e della conformità con la console di governance.

Estendere la governance con watsonx.ai

Per creare un'esperienza end-to-end per lo sviluppo degli asset e aggiungerli alla governance, utilizza watsonx.ai con watsonx.governance. Watsonx.ai estende i servizi watsonx.ai Studio e watsonx.ai Runtime per lavorare con i modelli di base, includendo funzionalità per il salvataggio di modelli di prompt per una raccolta curata di asset di modelli linguistici di grandi dimensioni.

Per ulteriori informazioni su watsonx.ai, consultare:

• Vista di IBM watsonx as a Service
• Sottoscrizione per IBM watsonx as a Service

Passi successivi

• Pianificare la strategia di governance
• Seguire i passaggi indicati nel sito IBM watsonx.governance che offre opzioni di piano per il provisioning di Watson OpenScale with AI Factsheets.