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我们给NSCAIPLANTIRFOLLOWMAR的建议4.9分钟阅读

在Palantir,我们为世界上一些最重要的机构提供数据驱动操作和决策的数字基础设施而感到自豪。作为他们的数据转换旅程的一部分,这些组织中的许多使用我们的软件成功地集成了AI/ML。首先,我们的软件建立了可靠的数据基础。更先进的数据科学方法,包括AI/ML,可以通过使关键功能如连续模型评估和验证、捕获最终用户反馈来推动进一步改进而在这一基础上负责任地并有效地结合在一起。以及AI/ML的适当情境化。

我们称此框架为操作AI,因为它能够将AI部署为操作环境中实际决策过程的一部分,而不是在研发实验室环境中开发。操作AI方法认识到AI/ML不是一个神奇的交钥匙解决方案:真正的操作解决方案取决于上下文适当的AI/ML模型使用、与最终用户的接触、可靠的数据科学方法、严格的测试和审查过程以及可靠的基础设施。作为人工智能供应链的一个关键部分,我们认识到并关注人工智能技术能够实现的强大功能,以及人工智能系统以道德和程序上可辩护和可问责的方式运行和应用的必要性。

我们与各组织合作,包括美国政府,大型商业企业和人工智能模型供应商——在从生物技术实验室和石油平台到战场的重要环境中实施人工智能。一路上,我们从我们的合作伙伴、我们的客户以及我们遇到的挑战中学到了很多知识。

为什么我们在2020年9月写这篇文章

,美国国家人工智能安全委员会(NSCAI)发布了一份公开征求意见的请求,要求就美国政府如何更好地与中小型商业人工智能公司合作发表意见。虽然从严格意义上讲,Palantir不是一家人工智能公司,但我们与人工智能供应商密切合作,安全、负责地部署其解决方案,安全狗防御ddos,以支持美国政府(Palantir的软件集成并管理数据和模型)。本着这种精神,我们与其他六家专注于数据和人工智能基础设施各个方面的行业领先企业携手合作,共同应对我们遇到的挑战,并为可能的解决方案确定想法和建议。NSCAI已经发布了他们的最终报告,我们希望更广泛地分享我们的见解,为围绕NSCAI的最终建议和实施这些建议的方法的对话做出贡献。

而Palantir、Clarifai、CrowdAI、Lilt、Maxar、Pilot AI、,所有这些都支持操作AI生命周期的不同组件,我们分享了在实施可靠和有效的AI过程中反复出现的挑战的经验。我们整理了不同的观点,强调了一些常见的障碍,并提出了解决方案。以下是我们共同提交给NSCAI的评论的精髓。虽然其中许多见解反映了我们与美国政府合作的各自经验,但它们几乎肯定适用于其他大型组织。

AI/ML开发和部署挑战

在我们的集体经验中,许多挑战归结于人工智能的操作过程——采用一种在训练数据集上运行良好的算法,并使其在现实世界中实际有用且安全。美国政府面临的具体挑战是,如何使AI/ML的运作与现有的计划和采购周期以及各种美国国家安全组织的结构、业务流程和文化保持一致。

挑战:AI/ML的有效实施是一个迭代过程,但组织可能并不期望如此。

AI必须随着时间的推移而发展,以应对不断变化的条件:客户通常期望商业AI/ML以固定的形式交付,ddos防御多少钱,但它很少能够开箱即用地部署,特别是在应用于独特的政府数据集和具有重大、改变生活影响的环境中。这是因为这些模型实际上需要使用特定于上下文的数据进行调整,并通过真实场景中的直接用户反馈进行优化。这需要与最终用户保持一致的访问权限,并需要一个将这些用户与模型开发人员连接起来的协作框架。

我们从作战防御工作中吸取的教训之一是,AI模型开发和初始部署只是一个较长且可以说是无止境的过程中的第一步。模型是脆弱的,而我们周围的世界(包括模型的实际用例和相应的数据)却在不断变化。当模型没有更新和完善以反映这些变化时,模型就会崩溃。持续改进需要一个端到端的基础设施,支持模型部署、测试和评估、持续监控和用户反馈捕获,但客户通常只关注AI模型本身,不承认或准备迭代过程。

挑战:没有适当获取和标记的代表性数据,AI/ML算法无法调整,但通常政府组织还没有此类数据。

在我们与开发和部署AI/ML模型的AI供应商的合作中,我们亲眼看到,准确、有代表性和合法收集的数据(以及对不断发展的数据的一致访问)对于为任何最终用例提供安全可靠结果的培训模型来说都是至关重要的。如果没有能够从实验室环境转移到现实世界的健壮、精心策划的训练数据集,AI/ML模型很容易受到不准确预测和偏差的影响。其他问题可能包括隐私和数据保护问题——所有这些问题都会降低用户可以访问的模型的质量,最终降低用户对模型的信心,并导致不安全的结果。

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