Il Capo della Strategia Globale dei Prodotti Parla delle Sfide dello Sviluppo dell’Intelligenza Artificiale
Nella frenetica atmosfera di Las Vegas, Marinella Profi, il Capo della Strategia Globale dei Prodotti per il segmento AI Generativo presso SAS, ha discusso delle varie sfide che l’AI affronta in un contesto internazionale. Profi ha chiarito che c’è una significativa discrepanza nei volumi di raccolta dati tra diversi paesi a causa delle leggi e dei sistemi variabili. Questa differenza inevitabilmente influenza l’efficacia delle soluzioni di AI.
Profi ha evidenziato i risultati della ricerca: paesi come Stati Uniti, Cina e Germania sono in prima linea, accumulando il 70% dei dati mondiali. D’altra parte, molte nazioni non sono in grado di costruire sistemi di raccolta dati comparabili a causa di vincoli legali, istituzionali o tecnologici. SAS vede questa disparità come un’opportunità per livellare il campo di gioco. Il loro impegno nel sostenere dati specifici per lingua in oltre 100 paesi e nel gestire dati con caratteristiche regionali serve a mitigare le disparità regionali nell’AI.
All’ultimo evento ‘SAS Innovate 2024’, SAS ha presentato ‘SAS Data Maker’, un’innovativa soluzione per superare gli ostacoli della regolamentazione dei dati sensibili e della scarsità. SAS Data Maker si integra all’interno della suite AI Generativa di SAS, fornendo un modo per le industrie regolamentate come quella bancaria di superare le sfide della raccolta dati con dati generati sinteticamente, garantendo la continuità degli avanzamenti dell’AI senza violare le normative sulla privacy.
Profi ha sottolineato l’importanza non solo della generazione dei dati, ma anche della fiducia nell’AI, mettendo in evidenza le ‘schede dei modelli’ e i ‘servizi consultivi di governance dell’AI’ di SAS. Queste iniziative mirano a migliorare la trasparenza e ad evitare la creazione di modelli di AI distorti o anomali. L’impegno di SAS nel mantenere sei principi chiave in tutti i servizi correlati all’AI è al centro della fiducia dei clienti e dell’assicurazione di soluzioni di AI responsabili.
Importanza della Generazione di Dati Sintetici
La generazione di dati sintetici è un campo emergente che affronta alcune delle questioni più pressanti nello sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), come le preoccupazioni sulla privacy, le limitazioni dell’accesso ai dati e i dataset sbilanciati. La creazione di dati sintetici coinvolge l’uso di algoritmi per generare nuovi dati che non derivano da individui reali, ma mantengono somiglianze statistiche con i dati del mondo reale. Questo può essere particolarmente utile durante l’addestramento dei modelli di AI.
Domande e Risposte Chiave:
Cos’è un dato sintetico?
Un dato sintetico è un dato artificialmente generato che non si basa su eventi o informazioni del mondo reale, ma viene creato algoritmicamente per somigliare ai dati reali in termini di caratteristiche e proprietà statistiche.
Perché è importante la generazione di dati sintetici per l’AI?
La generazione di dati sintetici è importante per l’AI perché può integrare o sostituire i dati del mondo reale quando ci sono problemi di privacy dei dati, disponibilità dei dati o dataset sbilanciati. Consente lo sviluppo e l’addestramento continui dei modelli di AI dove i dati effettivi possono essere limitati o restrittivi.
Come contribuisce ‘SAS Data Maker’ di SAS allo sviluppo dell’AI?
‘SAS Data Maker’ aiuta a superare le questioni di regolamentazione e scarsità dei dati generando dati sintetici di alta qualità che possono essere utilizzati in settori come la banca, dove la privacy dei dati è fondamentale. Ciò rafforza la capacità di sviluppare modelli di AI robusti rispettando i vincoli sulla privacy.
Sfide e Controversie Chiave:
– Autenticità dei Dati: Assicurare che i dati sintetici riflettano accuratamente la complessità e le sfumature dei dati del mondo reale rimane una sfida persistente, influenzando la validità del modello di AI.
– Privacy dei Dati: C’è preoccupazione che i dati sintetici potrebbero contenere involontariamente informazioni che possono essere ricondotte a individui reali, sollevando questioni sulla privacy.
– Accettazione Regolamentare: Le agenzie regolamentari potrebbero essere caute sull’uso di dati sintetici per scopi decisionali, in particolare in settori sensibili come finanza e sanità.
Vantaggi:
– Consente lo sviluppo di AI di fronte a rigorose leggi sulla privacy e scarsità dei dati.
– Riduce il rischio di esporre dati personali sensibili.
– Aiuta a bilanciare i dataset, prevenendo il bias del modello e aumentando la diversità dei dati.
Svantaggi:
– I dati sintetici potrebbero non catturare appieno la complessità dei dati del mondo reale.
– Possibili questioni regolamentari e mancanza di ampia accettazione in alcuni settori.
– Il processo di generazione può essere computazionalmente costoso e complesso.
Per ulteriori informazioni sulle soluzioni di intelligenza artificiale e analisi dati, è possibile visitare il sito principale di SAS su SAS per una comprensione completa dei loro servizi e approfondimenti sull’AI e le analisi.
The source of the article is from the blog toumai.es