KI spielt in immer mehr Branchen eine wachsende Rolle. Ständig entstehen neue Anwendungsfälle. Wie viel KI leisten kann, hängt jedoch davon ab, wie zuverlässig die Ergebnisse sind. Zuverlässige KI ist zu einer gefragten Geschäftswährung geworden.
Die Entwicklung einer zuverlässigen KI hängt von einigen wichtigen Elementen ab, die sicherstellen, dass Daten und Ausgaben verlässlich sind. Dieser Artikel befasst sich mit der Bedeutung von Transparenz, Datenherkunft, Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit bei der Entwicklung von soliden KI-Systemen. Jedes dieser Elemente ist die Grundlage für die Datenintegrität und Zuverlässigkeit, die für den Erfolg von KI unerlässlich sind. Dabei stellen Festplatten den wesentlichen Speicherbedarf bereit, der nötig ist, um diese Vorteile dauerhaft nutzen zu können.
Von zuverlässiger kann dann die Rede sein, wenn KI-Daten-Workflows zuverlässige Eingaben verwenden und verlässliche Erkenntnisse liefern. Die zugrunde liegenden Daten müssen folgende Kriterien erfüllen:
- hohe Qualität und Richtigkeit
- eindeutige Rechtskonformität, mit klaren Eigentumsverhältnissen und eindeutiger Herkunft
- sicherer Speicher und Schutzfunktionen
- erklärbare und nachvollziehbare Verarbeitung durch den Algorithmus
- widerspruchsfreie und zuverlässige Ergebnisse der Datenverarbeitung
Eine skalierbare Speicherinfrastruktur ist ein Baustein für die Schaffung einer vertrauenswürdigen KI, denn damit können große Datenmengen von KI-Systemen korrekt verwaltet, gespeichert und gesichert werden.
Zuverlässige KI in großen Rechenzentren.
KI-Prozesse verarbeiten riesige Datenmengen, für deren effiziente Verwaltung eine robuste Infrastruktur erforderlich ist. Zur Verwaltung dieser enormen Datensätze werden Rechenzentren mit skalierbaren Speicherclustern ausgestattet, die Objektspeicher und Data Lakes ermöglichen. Auf dieser Infrastruktur baut der gesamte KI-Datenkreislauf auf – von der Beschaffung der Rohdaten bis zur Aufbewahrung der Modellergebnisse für die zukünftige Verwendung.
Ohne skalierbare und effiziente Rechenzentren ist das Potenzial von KI begrenzt, denn große Datensätze zu speichern und abzurufen, ist unerlässlich.
Moderne KI-optimierte Architekturen erfordern eine ausgewogene Integration von Rechen-, Speicher- und Netzwerkebenen. Data Lakes und Objektspeicher nutzen oft mehrere Speicherebenen und bilden das Fundament von KI-Umgebungen, die Hochleistungs-Computing im großen Maßstab ermöglichen. Die Speicherinfrastruktur sorgt dafür, dass KI-Systeme Zugriff sowohl auf unmittelbar benötigte Daten als auch auf Archivdaten haben. KI-Architekturen werden auf massive Skalierbarkeit ausgelegt. Durch ein ausgewogenes Verhältnis von Speicherkapazität und Leistung können KI-Systeme effizient arbeiten und lassen sich je nach Bedarf skalieren.
Die Schlüsselelemente für zuverlässige KI.
Doch skalierbare Architekturen allein reichen noch nicht. Eine zuverlässige KI muss auch in Sachen Transparenz, Datenherkunft, Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit überzeugen. Sehen wir uns an, wie diese Elemente die Integrität von KI-Workflows sicherstellen.
Transparenz: KI verständlich machen.
Transparenz, auch nach Skalierung, ist der Schlüssel zu zuverlässiger KI. Durch Transparenz werden Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar, einsehbar, replizierbar und korrigierbar. Empfiehlt eine KI beispielsweise einem Streaming-Kunden einen Film, könnte ihm zusätzlich angezeigt werden, warum er diesen Vorschlag erhält. Das verdeutlicht, dass die Empfehlung auf realen Daten basiert, etwa den bisher angesehenen Filmen.
In Rechenzentren sorgen skalierbare Speichercluster, Data Lakes und Objektspeicher für Transparenz, indem sie jeden Entscheidungspunkt im KI- Data Lebenszyklus aufzeichnen. Mit diesen Infrastrukturen können Unternehmen Daten von ihrer Entstehung über die Verarbeitung bis hin zur Ausgabe zurückverfolgen und dadurch eine größere Nachvollziehbarkeit fördern.
Transparenz spielt branchenübergreifend eine wichtige Rolle. Drei Beispiele:
- Im Gesundheitswesen analysieren KI-Algorithmen medizinische Bildaufnahmen und unterstützen so die Früherkennung von Krankheiten. Je transparenter die Daten sind, desto zuverlässiger sind die Diagnosen.
- Im Finanzbereich können Marktdaten durch Handelsalgorithmen schneller verarbeitet und effizienter gefiltert werden, sodass Portfoliomanager ihre Anlagestrategien besser verstehen und optimieren können. Zuverlässige Daten können helfen, die Rendite zu steigern.
- Im Bereich der Sprachverarbeitung beantworten Chatbots Kundenanfragen. Eine transparente Datenherkunftsstruktur sorgt für effektive Rechenschaftslegung in Unternehmen.
Der Fokus auf Transparenz motiviert verstärkt dazu, Quellen von Daten, Entscheidungen und Modellergebnissen klar zu identifizieren.
Datenherkunft: Nachverfolgung von Datenquellen und Datennutzung.
Unter dem Begriff Datenherkunft versteht man die Fähigkeit, den Ursprung und die Verarbeitung von Datensätzen im gesamten KI-Prozess zu nachzuvollziehen. Dieses Wissen ist entscheidend für ein Verständnis der Entscheidungsfindung von Modellen.
Zum Beispiel lässt sich in KI-Anwendungen im Gesundheitswesen durch nachvollziehbare Datenherkunft erkennen, welche Datensätze für Diagnosen verwendet wurden und was die Informationsquellen sind.
Durch die lückenlose Aufzeichnung des Wegs der Daten von der Eingabe bis zur Ausgabe können Unternehmen mit Datenherkunft den Ursprung und die Verwertung von Datensätzen überprüfen und sicherstellen, dass KI-Modelle mit korrekten Daten arbeiten. Indem Daten in jeder Verarbeitungsphase nachverfolgt werden, sorgt die Datenherkunft dafür, dass KI-Systeme vollständig auditierbar sind, was sowohl die Einhaltung von Vorschriften als auch die interne Nachvollziehbarkeit ermöglicht. Festplatten erleichtern die Suche nach Daten, da jede Transformation sicher gespeichert wird. So können Entwickler ältere Datensätze einsehen, die Entscheidungsfindungsprozesse zu KI vollumfänglich offenbaren.
Erklärbarkeit: Klarheit bei der KI-Entscheidungsfindung.
Durch die Erklärbarkeit wird gewährleistet, dass KI-Entscheidungen nachvollziehbar sind und auf Daten basieren, die nachverfolgt und ausgewertet werden können. Das ist besonders in kritischen Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen wichtig, wo das Verständnis über die Gründe für KI-Entscheidungen Menschenleben und Investitionsentscheidungen beeinflussen kann. Durch die Aufbewahrung von Checkpoints können sie auf verschiedene Stadien der Modellentwicklung zurückblicken, um festzustellen, wie sich Änderungen an den Dateneingaben oder Konfigurationen auf die Ergebnisse auswirken. Die KI-Systeme werden auf diese Weise transparenter und verständlicher, was die Zuverlässigkeit und die Nutzbarkeit der Daten steigert.
Erklärbarkeit: für nachprüfbare KI-Workflows.
Durch Erklärbarkeit in der KI wird sichergestellt, dass Modelle von den Beteiligten untersucht und verifiziert werden können. Checkpointing und transparente Datenherkunft protokollieren den Entwicklungsverlauf von KI von der Dateneingabe bis zur -ausgabe. Gespeichert werden die dabei entstehenden Daten auf Festplatten. So können Unternehmen nachvollziehen, welche Faktoren zu bestimmten KI-generierten Entscheidungen führen. Ein solches Protokoll unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung von Vorschriften und garantiert den Benutzern, dass KI-Systeme auf zuverlässigen, wiederholbaren Prozessen basieren. Nachvollziehbarkeit ermöglicht es, bestimmte Kontrollpunkte zu identifizieren, an denen Entscheidungen getroffen wurden, und KI-Systeme für ihre Handlungen verantwortlich zu machen.
Sicherheit: Schutz der Datenintegrität
Solide Sicherheitsmaßnahmen untermauern die Zuverlässigkeit einer KI, da damit Daten vor unbefugtem Zugriff und Manipulation geschützt werden. Sichere Speicherlösungen, die auch Verschlüsselung und Integritätsprüfungen umfassen, sorgen dafür, dass KI-Modelle auf echte und unveränderte Daten stützen. Festplatten fördern die Sicherheit, indem sie Daten in einer stabilen, kontrollierten Umgebung aufbewahren. Dadurch können Unternehmen Manipulation verhindern und die Einhaltung strenger Sicherheitsbestimmungen ermöglichen. Wenn Unternehmen Daten in jeder Phase des KI-Prozesses sichern, können sie das Vertrauen in die Integrität von KI-Workflows wahren.
Mechanismen, die eine zuverlässige KI ermöglichen.
Damit diese Säulen zuverlässiger KI realisiert werden können, sind robuste Mechanismen nötig, die Datenintegrität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit unterstützen. Von Checkpointing und Vorschriftseinhaltung bis hin zu Hashing und Massenspeichersystemen – sie sorgen dafür, dass KI-Systeme die hohen Standards für eine zuverlässige Entscheidungsfindung erfüllen. Im Folgenden untersuchen wir, wie diese Mechanismen die Zuverlässigkeit einer KI fördern.
Checkpointing: Unterstützung für mehrere Elemente.
Beim Checkpointing wird der Zustand eines KI-Modells während seines Trainings in bestimmten kurzen Intervallen aufgezeichnet. KI-Modelle werden anhand von großen Datensätzen in iterativen Prozessen trainiert, die Minuten bis hin zu Tagen dauern können.
Checkpoints dienen an vielen Stellen während des Trainings wie Momentaufnahmen des aktuellen Zustands des Modells, also seiner Daten, Parameter und Einstellungen. Die Momentaufnahmen, die im Abstand von einer oder einigen wenigen Minuten auf Speichergeräten gesichert werden, ermöglichen den Entwicklern, den Fortschritt des Modells festzuhalten und zu vermeiden, dass Arbeit durch unerwartete Unterbrechungen verloren geht.
Checkpoints ermöglichen eine vertrauenswürdige KI, indem sie mehrere wichtige Zwecke erfüllen:
Sicherung bei Ausfällen. Prüfpunkte schützen Trainingsjobs vor Systemausfällen, Stromausfällen oder Abstürzen, sodass Modelle ab dem zuletzt gespeicherten Stand fortgesetzt werden können, ohne ganz von vorne beginnen zu müssen.
Verbesserung und Optimierung von Modellen. Durch das Speichern von Checkpoints können Entwickler frühere Zustände analysieren, Modellparameter optimieren und die Leistung mit der Zeit verbessern.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Schutz von geistigem Eigentum. Checkpoints ermöglichen eine transparente Aufzeichnung, die Organisationen dabei unterstützt, rechtliche Rahmenbedingungen einzuhalten und proprietäre Methoden zu schützen.
Schaffung von Vertrauen und Transparenz. Beim Checkpointing werden Modellzustände aufgezeichnet durch nachvollziehbare und verständliche KI-Entscheidungen erklärbar gemacht.
Governance-Richtlinien: Anleitung für eine verantwortungsvolle Datenverwaltung.
Governance-Richtlinien setzen den Rahmen, in dem Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus verwaltet, geschützt und genutzt werden. Durch sie wird gewährleistet, dass KI-Systeme die regulatorischen Anforderungen und internen Standards einhalten. Sie schaffen eine Umgebung, in der Daten ethisch und sicher gehandhabt werden. Governance-Richtlinien definieren Zugriffskontrollen, Datenaufbewahrungsfristen und Compliance-Verfahren und fördern dadurch Sicherheit und Nachvollziehbarkeit innerhalb von KI-Workflows. Durch diese Standards können Unternehmen sicherstellen, dass KI-Systeme transparent und zuverlässig sind und auf soliden Prinzipien der Datenverwaltung basieren.
Hashing: Sicherung der Datenherkunft
Hashing spielt bei der Verwaltung eine entscheidende Rolle dafür, die Datenherkunft durch einzigartige digitale Fingerabdrücke sicherzustellen. Mithilfe dieser Fingerabdrücke können Unternehmen verifizieren, dass die Daten in keinem Schritt des KI-Prozesses verändert oder manipuliert wurden. Durch Hashing von Datensätzen und Checkpoints können KI-Systeme sicherstellen, dass Eingaben von Daten korrekt und nicht korrumpiert sind. Das ist ein großes Plus für die Sicherheit und trägt zu mehr Transparenz bei. Diese gehashten Datensätze werden auf Festplatten gespeichert, wodurch Unternehmen die Datenauthentizität überprüfen und das Vertrauen in KI-Workflows wahren können.
Massenspeichersysteme: skalierbare und sichere Datenaufbewahrung.
Massenspeichersysteme, insbesondere solche mit Festplatten, bieten die für riesige Datenmengen notwendige Kapazität und sind für eine zuverlässige KI unerlässlich.
Festplatten bieten skalierbaren, kostengünstigen Speicher, mit dem KI-Systeme sowohl auf aktuelle Daten als auch auf Archivdaten zugreifen können. Diese Systeme schaffen Transparenz durch jederzeit abrufbare Aufzeichnungen, Erklärbarkeit durch langfristige Datensicherung sowie Sicherheit durch die Bereitstellung stabiler Umgebungen für die Datenspeicherung.
Die Festplatten der Exos®-Serie von Seagate mit der Mozaic 3+™-Technologie wurden speziell für diese Art von Anforderungen entwickelt. Sie speichern Rohdaten als Grundlage für KI-Modelle, detaillierte Aufzeichnungen der Prozesse für die Datenerzeugung sowie iterative Checkpoints während des Trainierens des Modells. Außerdem archivieren sie die Ergebnisse von KI-Analysen.
Festplatten spielen für diese Transparenz eine entscheidende Rolle, da sie riesige Datensätze und andere wichtige Informationen speichern, auf die sich KI-Modelle stützen. Eine Kombination aus vernetzten Festplatten für die langfristige Speicherung, zusammen mit SSDs für den sofortigen Zugriff, sorgt für einen einfachen Zugang zu diesen Daten. So können Unternehmen jeden Entscheidungspunkt im KI-Lebenszyklus nachverfolgen.
Die akribische Dokumentation auf Festplatten ermöglicht die Einhaltung von Vorschriften, verbessert die Nachvollziehbarkeit, ermöglicht Modellverbesserungen und fördert eine größere Rechenschaftspflicht. Festplatten halten den gesamten Lebenszyklus von Daten fest und ermöglichen so klare, nachvollziehbare und überprüfbare Aufzeichnungen, mit denen die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien nachgewiesen werden kann.
In verschiedenen Branchen steigen die Datenmengen sprunghaft an. Im Gesundheitswesen entstehen etwa in der Genomforschung und der medizinischen Bildgebung jedes Jahr mehrere Petabyte an Daten. IoT-Geräte wie etwa Sensoren und vernetzte Geräte sowie die explosionsartige Zunahme von benutzergenerierten Inhalten in sozialen Medien tragen erheblich zu dieser Datenflut bei.
Festplatten haben sich dabei als kostengünstige und skalierbare Speicheroptionen etabliert. Sie bieten eine hohe Speicherkapazität bei geringsten Kosten pro Terabyte und sind 6-mal günstiger als Flash-Speicher. Damit sind sie eine attraktive Wahl für die langfristige Datenspeicherung. Es führt also kein Weg an Festplatten vorbei, wenn es um die Aufbewahrung der riesigen Rohdatensätze geht, die für die KI-Prozesse und die Speicherung der Ergebnisse von KI-Analysen notwendig sind. Neben der langfristigen Speicherung von Eingaben und Ausgaben unterstützen Festplatten KI-Workflows während der rechenintensiven Trainingsphase, indem sie Checkpoints aufnehmen und verschiedene Content-Iterationen speichern.
Fazit.
Der Weg zu zuverlässiger KI führt über Transparenz, klare Datenherkunft, Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Sicherheitsfunktionen. Damit können Unternehmen rohe Daten nutzen und damit zuverlässige neue Tools entwickeln.
Der Weg zu zuverlässiger KI führt über Transparenz, klare Datenherkunft, Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Sicherheitsfunktionen. Damit können Unternehmen rohe Daten nutzen und damit zuverlässige neue Tools entwickeln.
Festplatten unterstützen den gesamten KI-Daten-Workflow – von der Erfassung der Rohdaten über die Speicherung von Checkpoints bis hin zur Aufbewahrung der Analyseergebnisse. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Überprüfung und Feinabstimmung von KI-Modellen, damit sie im Laufe der Zeit zu zuverlässigen Tools werden können. Mit Festplatten für die langfristige Datenspeicherung können KI-Entwickler ältere Trainingsdurchgänge erneut abrufen, Ergebnisse analysieren und Modelle anpassen, um so deren Effizienz und Treffsicherheit zu verbessern.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in allen Bereichen werden die Datenherkunft, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und eine klare Kommunikation mit Stakeholdern immer wichtiger. Seagate entwickelt innovative Festplatten als skalierbare und kostengünstige Speicherlösungen für genau diese Anforderungen. Mit ihrer Unterstützung können KI-Entwickler intelligente und zuverlässige Systeme schaffen.
