BLOG

Hard disk: fondasi utama AI tepercaya.

Mengaktifkan transparansi AI, skalabilitas, dan alur kerja data yang aman.

Daftar Isi

Blog-Article_The-Backbone-of-Trusted-AI_Hero_Main-Image.jpg Blog-Article_The-Backbone-of-Trusted-AI_Hero_Main-Image.jpg Blog-Article_The-Backbone-of-Trusted-AI_Hero_Main-Image.jpg

Karena AI semakin terintegrasi ke berbagai industri dan kasus penggunaan, efektivitasnya bergantung pada hasil yang dapat diandalkan. AI yang andal telah menjadi mata uang bisnis yang paling banyak dicari.

Membangun AI yang tepercaya bergantung pada elemen utama yang memastikan data dan output dapat diandalkan. Artikel ini akan menjelajahi peran transparansi, silsilah data, kemampuan untuk dijelaskan, akuntabilitas, dan keamanan dalam membentuk sistem AI yang dapat kami percayai. Masing-masing elemen ini mendukung integritas dan keandalan data yang penting bagi kesuksesan AI, dengan hard disk yang menyediakan fondasi utama penyimpanan yang diperlukan untuk menghadirkan manfaat secara konsisten.

AI tepercaya mengacu pada alur kerja data AI yang menggunakan input yang dapat diandalkan dan menghasilkan wawasan yang andal. AI tepercaya dibuat berdasarkan data yang memenuhi kriteria berikut:

  • kualitas dan keakuratan yang tinggi
  • legalitas, kepemilikan, dan asal yang jelas
  • penyimpanan dan perlindungan yang aman
  • transformasi yang dapat dijelaskan dan dilacak oleh algoritma
  • output yang konsisten dan andal dari pemrosesan data.

Infrastruktur penyimpanan yang terukur mendukung AI tepercaya, membantu sejumlah besar data yang digunakan oleh sistem AI agar dapat dikelola, disimpan, dan diamankan dengan benar.

AI tepercaya di pusat data berskala besar.

Proses AI melibatkan sejumlah besar data yang memerlukan infrastruktur yang kuat untuk dikelola secara efisien. Untuk mengelola kumpulan data dalam jumlah besar ini, pusat data yang mendukung beban kerja AI dilengkapi kluster penyimpanan terukur yang mengaktifkan penyimpanan objek dan kumpulan data. Infrastruktur ini mendukung seluruh siklus hidup AI, mulai dari sumber data mentah hingga mempertahankan output model untuk penggunaan pada masa mendatang.

Tanpa skala dan efisiensi pusat data, potensi AI akan terbatas, karena kemampuan untuk menyimpan dan mengambil kumpulan data besar sangat penting bagi kesuksesan AI.

Arsitektur modern yang dioptimalkan AI melibatkan integrasi yang seimbang antara lapisan komputasi, penyimpanan, dan jaringan. Kumpulan data dan penyimpanan objek, seringkali menggunakan beberapa tingkat penyimpanan, membentuk fondasi lingkungan AI yang memungkinkan komputasi beperforma tinggi dalam skala besar. Infrastruktur penyimpanan sangat penting untuk memastikan sistem AI memiliki akses ke data yang memerlukan akses langsung dan data arsip. Arsitektur yang dibuat untuk AI dirancang dengan mempertimbangkan skalabilitas besar. Keseimbangan antara kapasitas penyimpanan dan performa mendorong kemampuan Sistem AI beroperasi secara efisien dan sesuai dengan permintaan.

Elemen utama AI tepercaya.

Arsitektur yang dapat diskalakan saja tidak cukup. AI tepercaya juga memerlukan komponen yang memungkinkan kepercayaan: transparansi, silsilah data, kemampuan untuk dijelaskan, akuntabilitas, dan keamanan. Mari kita lihat cara elemen ini mendukung integritas alur kerja AI.

Transparansi: membuat AI dapat dipahami.

Transparansi dalam skala besar adalah kunci AI tepercaya. Hal ini menjamin bahwa keputusan yang dibuat oleh sistem AI dapat dipahami, dapat diakses, dapat direplikasi, dan dapat diperbaiki. Misalnya, jika sistem AI merekomendasikan film, transparansi membantu pengguna memahami alasan di balik saran tersebut, dengan catatan bahwa film tersebut didasarkan pada data yang jelas, seperti riwayat penayangan dan preferensi pengguna.

Di pusat data, kluster penyimpanan yang terukur mendukung transparansi dengan menyediakan pelacakan yang jelas untuk setiap titik keputusan dalam siklus hidup AI. Dengan infrastruktur ini, organisasi dapat melacak data dari asalnya melalui pemrosesan hingga output, sehingga mendorong akuntabilitas yang lebih besar.

Transparansi berperan di sejumlah industri. Tiga contoh:

  • Dalam layanan kesehatan, Algoritma AI menganalisis gambar medis, yang membantu deteksi dini penyakit. Semakin transparan datanya, semakin akurat diagnosisnya.
  • Di bidang keuangan, algoritma perdagangan memproses data pasar dengan cepat dan memfilternya secara lebih efisien, sehingga memungkinkan manajer portofolio lebih memahami dan mengoptimalkan strategi investasi. Data tepercaya dapat meningkatkan pengembalian investasi.
  • Dalam NLP (natural language processing), chatbot menanggapi pertanyaan pelanggan. Silsilah data yang transparan membuat bisnis tetap akuntabel.

Lensa transparansi mendorong tanggung jawab yang lebih besar dengan mengklarifikasi data, keputusan, dan sumber output model.

Silsilah data: melacak sumber dan penggunaan data.

Silsilah data adalah kemampuan untuk mengidentifikasi asal (sumber) dan penggunaan kumpulan data selama proses AI, yang sangat penting untuk memahami bagaimana model sampai pada keputusan.

Misalnya, dalam aplikasi AI layanan kesehatan, silsilah data membantu melacak kumpulan data yang digunakan untuk membuat diagnosis, yang menunjukkan sumber informasi.

Dengan memberikan catatan yang jelas tentang perjalanan data dari input ke output, silsilah data memungkinkan organisasi memverifikasi asal dan penggunaan kumpulan data, memastikan bahwa model AI mengandalkan data yang akurat. Dengan melacak data melalui setiap tahap pemrosesan, silsilah data memungkinkan sistem AI sepenuhnya dapat diaudit dan mendukung kepatuhan terhadap peraturan yang ketat dan akuntabilitas internal. Hard disk memfasilitasi silsilah data dengan menyimpan setiap transformasi secara aman, memungkinkan pengembang untuk meninjau catatan data historis yang mengungkapkan cakupan penuh proses pengambilan keputusan AI.

Kemampuan untuk dijelaskan: memperjelas pengambilan keputusan AI.

Kemampuan untuk dijelaskan memastikan bahwa keputusan AI dapat dipahami dan didasarkan pada data yang dapat dilacak dan dievaluasi. Ini sangat penting dalam industri berisiko tinggi seperti layanan kesehatan dan keuangan, di mana memahami alasan di balik keputusan AI dapat memengaruhi kehidupan dan investasi. Dengan mempertahankan titik pemeriksaan, hard disk memungkinkan pengembang melihat kembali berbagai tahap pengembangan model, yang memungkinkan mereka menilai bagaimana perubahan dalam input data atau konfigurasi memengaruhi hasil. Dengan pendekatan ini, sistem AI menjadi lebih transparan dan dapat dipahami, sehingga mendorong kepercayaan dan kegunaan yang lebih besar.

Akuntabilitas: memungkinkan alur kerja AI yang dapat diaudit.

Akuntabilitas dalam AI memastikan bahwa model dapat diperiksa dan diverifikasi oleh pemangku kepentingan. Melalui penyimpanan titik pemeriksaan dan silsilah data, hard disk menyediakan jejak audit yang mendokumentasi pengembangan AI dari input data hingga output, yang memungkinkan organisasi meninjau faktor yang berkontribusi terhadap keputusan yang dihasilkan AI. Jejak audit ini membantu organisasi mematuhi standar peraturan dan meyakinkan pengguna bahwa sistem AI dibangun di atas proses yang andal dan dapat diulang. Akuntabilitas memungkinkan untuk menentukan titik pemeriksaan tertentu tempat keputusan dibuat, membuat sistem AI dapat bertanggung jawab atas tindakan mereka.

Keamanan: menjaga integritas data.

Keamanan mendukung AI tepercaya dengan melindungi data dari akses dan gangguan yang tidak sah. Solusi penyimpanan yang aman, termasuk pemeriksaan enkripsi dan integritas, memastikan bahwa model AI mengandalkan data yang autentik dan tidak berubah. Hard disk membantu mendukung keamanan dengan menjaga data dalam lingkungan yang stabil dan terkontrol, membantu organisasi mencegah gangguan, dan memungkinkan kepatuhan terhadap peraturan keamanan yang ketat. Dengan mengamankan data di setiap tahap proses AI, perusahaan dapat menjaga kepercayaan pada integritas alur kerja AI.

Mekanisme yang memungkinkan AI tepercaya.

Pencapaian elemen AI tepercaya ini bergantung pada mekanisme kuat yang mendukung integritas, keamanan, dan akuntabilitas data. Dari titik pemeriksaan dan kebijakan tata kelola hingga sistem hashing dan penyimpanan massal, alat bantu ini memastikan bahwa sistem AI memenuhi standar tinggi yang diperlukan untuk pengambilan keputusan yang andal. Di bawah ini, kami mengeksplorasi cara mekanisme tersebut mendukung AI tepercaya.

Penyimpanan titik pemeriksaan: mendukung banyak elemen.

Penyimpanan titik pemeriksaan adalah proses menyimpan status model AI pada interval pendek tertentu selama pelatihannya. Model AI dilatih pada kumpulan data besar melalui proses berulang yang dapat memerlukan waktu mulai dari beberapa menit hingga berhari-hari.

Titik pemeriksaan berfungsi seperti snapshot dari status model saat ini, yakni data, parameter, dan pengaturannya, di banyak titik selama pelatihan. Disimpan ke perangkat penyimpanan setiap menit hingga beberapa menit, snapshot memungkinkan pengembang menyimpan catatan kemajuan model dan menghindari hilangnya karya yang berharga karena gangguan yang tak terduga.

Titik pemeriksaan mengaktifkan AI tepercaya dengan melayani beberapa tujuan penting:

Perlindungan daya. Titik pemeriksaan melindungi tugas pelatihan dari kegagalan sistem, pemadaman listrik, atau kerusakan, sehingga model dapat melanjutkan dari status terakhir yang disimpan tanpa memulai dari awal.

Peningkatan dan pengoptimalan model. Dengan menyimpan titik pemeriksaan, pengembang dapat menganalisis status sebelumnya, menyempurnakan parameter model, dan meningkatkan performa dari waktu ke waktu.

Kepatuhan hukum dan perlindungan kekayaan intelektual. Titik pemeriksaan memberikan catatan transparan yang membantu organisasi mematuhi kerangka hukum dan melindungi metodologi kepemilikan.

Membangun kepercayaan dan memastikan transparansi. Memeriksa status model catatan, mendukung kemampuan untuk dijelaskan dengan membuat keputusan AI dapat dilacak dan dipahami.

Kebijakan tata kelola: memandu manajemen data yang bertanggung jawab.

Kebijakan tata kelola menetapkan kerangka kerja tempat data dikelola, dilindungi, dan digunakan di seluruh siklus hidup AI. Kebijakan ini memastikan bahwa sistem AI mematuhi persyaratan peraturan dan standar internal, menciptakan lingkungan tempat data ditangani secara etis dan aman. Kebijakan tata kelola menentukan kontrol akses, jadwal penyimpanan data, dan prosedur kepatuhan, sehingga mendukung keamanan dan akuntabilitas dalam alur kerja AI. Dengan menetapkan standar ini, organisasi dapat memastikan bahwa sistem AI transparan, andal, dan dibangun berdasarkan prinsip manajemen data yang baik.

Hashing: mengamankan silsilah data

Hashing memainkan peran penting dalam mempertahankan garis keturunan data dengan membuat sidik jari digital unik untuk data. Sidik jari ini memungkinkan organisasi memverifikasi bahwa data tidak diubah atau dirusak pada tahap apa pun dalam proses AI. Dengan hashing kumpulan data dan titik pemeriksaan, sistem AI dapat memastikan bahwa input data tetap konsisten dan tidak rusak, memperkuat keamanan dan berkontribusi untuk transparansi. Hard disk menyimpan catatan data yang di-hash ini, memungkinkan organisasi memverifikasi keaslian data dan menjaga kepercayaan pada alur kerja AI.

Sistem penyimpanan berkapasitas besar: memungkinkan penyimpanan data yang aman dan terukur.

Sistem penyimpanan massal, terutama yang memanfaatkan hard disk, menyediakan kapasitas dasar yang diperlukan untuk menyimpan dan mengelola sejumlah besar data penting untuk AI tepercaya.

Hard disk menawarkan penyimpanan terukur dan hemat biaya yang memastikan sistem AI memiliki akses ke data saat ini maupun arsip. Sistem ini mendukung transparansi dengan memelihara catatan yang dapat diakses, kemampuan untuk dijelaskan dengan melestarikan data dari waktu ke waktu, dan keamanan dengan menyediakan lingkungan yang stabil untuk penyimpanan data.

Hard disk seri Seagate Exos®, yang didukung dengan teknologi Mozaic 3+™, dibuat untuk memberikan jenis dukungan khusus ini. Produk ini menyimpan kumpulan data mentah yang mendukung model AI, catatan detail tentang proses pembuatan data, titik pemeriksaan berulang selama pelatihan model, dan penyimpanan hasil analisis AI.

Hard disk berperan penting dalam transparansi ini dengan menyimpan kumpulan data yang sangat besar dan informasi penting lainnya yang diandalkan oleh model AI. Data ini dapat diakses dengan mudah melalui kombinasi hard disk jaringan untuk retensi jangka panjang dan SSD untuk akses langsung, memungkinkan organisasi melacak setiap titik keputusan dalam siklus hidup AI.

Dokumentasi yang didukung hard disk yang cermat membantu menjaga kepatuhan terhadap peraturan, meningkatkan kemampuan untuk dijelaskan, memungkinkan peningkatan model, dan mendorong akuntabilitas yang lebih besar. Hard disk mendokumentasikan siklus pakai data secara penuh, memungkinkan catatan yang jelas dan dapat dilacak yang dapat ditinjau untuk memverifikasi kepatuhan terhadap peraturan dan kebijakan.

Volume data melonjak di berbagai domain. Dalam layanan kesehatan, area seperti penelitian genomik dan pencitraan medis menghasilkan petabyte data setiap tahun. Perangkat IoT, termasuk sensor dan gadget yang terhubung, serta lonjakan konten buatan pengguna di media sosial secara signifikan berkontribusi terhadap banjir data ini.

Hard disk telah muncul sebagai opsi penyimpanan yang hemat biaya dan terukur. Perangkat ini menawarkan kapasitas penyimpanan besar dengan biaya terendah per terabyte (dengan rasio 6:1, jika dibandingkan dengan penyimpanan flash), sehingga menjadi pilihan yang optimal untuk penyimpanan data jangka panjang. Oleh karena itu, hard disk merupakan penyimpanan yang tepat untuk menyimpan kumpulan data mentah yang sangat besar dalam pemrosesan AI dan penyimpanan hasil analisis AI. Selain mengamankan penyimpanan input dan output jangka panjang, hard disk juga mendukung alur kerja AI selama tahap pelatihan yang membutuhkan banyak komputasi, melacak titik pemeriksaan, dan menyimpan berbagai iterasi konten.

Kesimpulan.

Jalur menuju AI yang andal ditandai dengan transparansi, silsilah data, kemampuan untuk dijelaskan, akuntabilitas, dan keamanan. Semua unsur ini memungkinkan organisasi mengubah data dari sekadar angka sederhana menjadi inovasi yang dapat dipercaya.

Jalur menuju AI yang andal ditandai dengan transparansi, silsilah data, kemampuan untuk dijelaskan, akuntabilitas, dan keamanan. Semua unsur ini memungkinkan organisasi mengubah data dari sekadar angka sederhana menjadi inovasi yang dapat dipercaya.

Dengan mendukung seluruh alur kerja data AI, mulai dari pengambilan data mentah hingga menyimpan titik pemeriksaan dan mempertahankan hasil analisis, hard disk berperan penting dalam memvalidasi, menyempurnakan, dan membangun kepercayaan terhadap model AI seiring waktu. Dengan memanfaatkan hard disk untuk retensi data jangka panjang, pengembang AI dapat meninjau kembali pelatihan sebelumnya, menganalisis hasil, dan menyesuaikan model untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.

Seiring berkembangnya AI di berbagai sektor, menjaga silsilah data, memenuhi standar peraturan, dan membangun komunikasi pemangku kepentingan yang jelas menjadi sangat penting. Teknisi Seagate telah membuat hard disk agar dapat memberikan solusi penyimpanan yang terukur dan hemat biaya untuk mendukung upaya ini. Hasilnya, pengembang AI dapat membangun sistem yang cerdas dan tepercaya.