논리적 AI: 온라인 잘못된 정보에 대응하는 데 사용되는 AI 모델 테스트 및 모니터링

Logically AI의 사례 연구.

이 사례 연구는 AI를 사용하여 대규모 온라인 잘못된 정보를 탐지하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 사례 연구에서는 온라인 잘못된 정보를 탐지하기 위한 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 접근 방식과 원칙을 간략하게 설명합니다. HAMLET(Humans and Machines in the Loop Evaluation and Training)이라는 Human in the Loop AI 프레임워크를 논리적으로 사용하여 신뢰할 수 있고 책임 있는 AI 기술 개발을 가능하게 합니다.

이 프레임워크는 기계와 전문가가 협력하여 견고성, 일반화 가능성, 설명 가능성, 투명성, 공정성, 개인 정보 보호 및 책임성을 포함하여 더 큰 신뢰성을 갖춘 AI 시스템을 설계할 수 있도록 해줍니다. 신뢰할 수 있는 AI에 대한 우리의 접근 방식은 데이터 큐레이션부터 모델 개발, 시스템 개발 및 배포, 마지막으로 지속적인 모니터링 및 거버넌스에 이르기까지 AI 시스템의 전체 수명주기를 고려합니다. HAMLET은 온라인 정보 환경의 문제에 대한 효과적인 AI 솔루션을 개발하기 위해 다양한 데이터 수준 및 모델 수준의 과제를 해결합니다. 프레임워크를 통해 전문가 데이터 주석 수집, 전문가 피드백, AI 시스템 성능 모니터링 및 수명주기 관리가 가능합니다.

데이터 품질 관리는 데이터 이상치, 이상치, 불일치를 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 오해의 소지가 있는 통찰력을 제공하는 시끄러운 패턴과 모델을 제거하려면 데이터 수준 편향을 처리하는 것이 중요합니다.

온라인 정보 환경의 역동적인 특성을 다루기 위해서는 AI 모델 성능 모니터링과 라이프사이클 관리도 중요합니다. AI 모델은 기존 코드와 비교할 때 고유한 소프트웨어 엔터티이며 배포 후 모델에 입력되는 데이터의 변경으로 인해 시간이 지남에 따라 성능이 변동될 수 있습니다. 모델이 배포되면 예상대로 작동하는지 모니터링해야 합니다. 따라서 규제, 평판 및 운영 위험을 완화하려면 최고의 성능을 보장하기 위해 모델을 테스트하고 모니터링할 수 있는 도구가 필요합니다. 모니터링해야 할 주요 개념은 다음과 같습니다.

이러한 위험을 모니터링하기 위해 HAMLET은 기계 학습 작업(MLops)에 대한 자동화 및 업계 모범 사례를 활용하여 모델 성능 저하를 자동으로 감지하는 워크플로를 설계 및 구현합니다.

신뢰성 확립은 역동적인 절차입니다. AI 신뢰성을 지속적으로 향상시키려면 개념적 프레임워크와 원칙에 따라 안내되는 수동 및 자동화 기반 워크플로의 조합이 필요합니다. MLOps는 신뢰할 수 있는 AI를 위한 워크플로를 구축하기 위한 출발점을 제공합니다. ML 수명주기를 통합함으로써 MLOps는 연구, 실험, 제품 개발을 연결하여 신뢰할 수 있는 AI의 이론적 개발을 빠르게 활용할 수 있도록 합니다. 여기에는 HAMLET 프레임워크에 통합된 다음 속성이 포함되어 있습니다.

AI 백서 규제 원칙에 대한 추가 정보.

우리의 접근 방식은 데이터 보안 관리, 데이터 수준 위험 및 위협 관리에 모범 사례를 채택하는 AI 기술 개발을 가능하게 하기 때문에 안전, 보안 및 견고성 원칙과 관련이 있습니다. 또한, 우리의 접근 방식은 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI에 대한 업계 표준 채택을 촉진합니다. 이는 AI 기술의 안전하고 책임감 있는 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 적의 공격에 대처할 수 있는 견고성을 향상시킵니다.

우리의 접근 방식은 공정성, 책임성, 신뢰성 및 설명 가능성에 대한 업계 표준을 준수하는 AI 모델 및 시스템을 개발할 수 있으므로 투명성 및 설명 가능성의 원칙과 관련이 있습니다. 이를 통해 투명성이 향상되고 사용 및 협업 애플리케이션 개발의 유연성이 보장됩니다.

우리의 접근 방식은 강력하고 성숙한 AI 기술 스택을 개발하여 사용자 만족도와 신뢰를 충족하는 규모로 잘못된/허위 정보에 대응하는 상용 제품 및 서비스를 개발할 수 있게 하므로 공정성 원칙과 관련이 있습니다. 우리는 데이터 세트 수집 및 학제간 팀 참여 프로세스를 알리는 편견의 위험을 명시적으로 인식하고 있으며, 이는 우리의 접근 방식이 차별적인 결과 생성을 방지하기 위해 적극적으로 노력하고 있음을 의미합니다.