随着 AI 越来越多地集成到更多的行业和用例中，其有效性取决于产生可靠的输出。Reliable AI 已成为一种广受欢迎的商业货币。
构建值得信赖的 AI 依赖于确保数据和输出可靠的关键要素。本文将探讨透明度、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性在塑造我们可以信任的 AI 系统方面的作用。这些元素中的每一个都支持 AI 成功所必需的数据完整性和可靠性，而硬盘驱动器提供了持续提供这些优势所需的存储支柱。
值得信赖的 AI 是指使用可靠输入并生成可靠见解的 AI 数据工作流。Trustworthy AI 建立在满足以下条件的数据之上：
- 高质量和准确性
- 明确的合法性、所有权和出处
- 安全存储和保护
- 算法的可解释和可追溯转换
- 数据处理的一致和可靠的输出。
可扩展的存储基础设施支持值得信赖的 AI，帮助 AI 系统使用的大量数据得到适当的管理、存储和保护。
大型数据中心中值得信赖的 AI。
AI 流程涉及大量数据，需要强大的基础设施才能有效管理。为了管理这些海量数据集，支持 AI 工作负载的数据中心配备了可扩展的存储集群，以支持对象存储和数据湖。此基础设施支撑着整个 AI 数据循环，从获取原始数据到保留模型输出以备将来使用。
如果没有数据中心的规模和效率，AI 的潜力将受到限制，因为存储和检索海量数据集的能力是 AI 成功的核心。
现代 AI 优化架构涉及计算层、存储和网络层的平衡集成。数据湖和对象存储（通常利用多个存储层）构成了允许大规模高性能计算的 AI 环境的基础。存储基础设施对于确保 AI 系统能够访问需要立即访问的数据和存档数据至关重要。为 AI 构建的架构在设计时考虑了巨大的可扩展性。存储容量和性能的平衡推动了 AI 系统高效运行和根据需求进行扩展的能力。
可信 AI 的关键要素。
但可扩展的架构是不够的。可信 AI 还需要实现信任的组件：透明度、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性。让我们来看看这些元素如何支持 AI 工作流的完整性。
透明度：让 AI 易于理解。
大规模透明度是可信 AI 的关键。它保证 AI 系统做出的决策是可理解、可访问、可复制和可纠正的。例如，当 AI 系统推荐一部电影时，透明度可以帮助用户了解建议背后的基本原理，并指出它基于明确的数据，例如用户的观看历史记录和偏好。
在数据中心，可扩展的存储集群通过提供 AI 数据生命周期中每个决策点的清晰记录来支持透明度。借助这些基础设施，组织可以跟踪数据从源头到处理再到输出的数据，从而培养更大的问责制。
透明度在许多行业中发挥着作用。三个示例：
- 在医疗保健领域，AI 算法分析医学图像，有助于早期疾病检测。数据越透明，诊断就越准确。
- 在金融领域，交易算法快速处理市场数据并更有效地过滤，使投资组合经理能够更好地了解和优化投资策略。值得信赖的数据可以提高投资回报。
- 在自然语言处理 （NLP） 中，聊天机器人会响应客户查询。透明的数据沿袭使企业保持问责制。
透明度的视角通过阐明数据、决策和模型输出来培养更大的责任。
数据血缘：跟踪数据源和使用情况。
数据沿袭是在整个 AI 过程中识别数据集的来源（来源）和使用情况的能力，这对于了解模型如何做出决策至关重要。
例如，在医疗保健 AI 应用程序中，数据沿袭有助于跟踪哪些数据集用于进行诊断，指示信息来源。
通过提供数据从输入到输出的旅程记录，数据沿袭使组织能够验证数据集的来源和使用情况，从而确保 AI 模型依赖于准确的数据。通过跟踪每个处理阶段的数据，数据沿袭使 AI 系统能够完全可审计，并支持监管合规性和内部问责制。硬盘驱动器通过安全地存储每个转换来促进数据沿袭，使开发人员能够查看揭示 AI 决策过程全部范围的历史数据记录。
可解释性：阐明 AI 决策。
可解释性可确保 AI 决策易于理解，并基于可跟踪和评估的数据。这在医疗保健和金融等高风险行业尤为重要，在这些行业中，了解 AI 决策背后的原因会影响生活和投资。通过保留检查点，硬盘驱动器使开发人员能够回顾模型开发的各个阶段，从而评估数据输入或配置的变化如何影响结果。通过这种方法，AI 系统变得更加透明和可理解，从而培养更大的信任和可用性。
问责制：实现可审计的 AI 工作流。
AI 中的问责制确保利益相关者可以检查和验证模型。通过检查点和数据沿袭，硬盘驱动器提供审计跟踪，记录从数据输入到输出的 AI 开发，使组织能够查看导致 AI 生成决策的因素。此审计跟踪可帮助组织遵守监管标准，并向用户保证 AI 系统建立在可靠、可重复的流程之上。问责制可以精确定位做出决策的具体检查点，让 AI 系统对其行为负责。
安全性：维护数据完整性。
安全性通过保护数据免受未经授权的访问和篡改，为值得信赖的 AI 奠定基础。安全存储解决方案（包括加密和完整性检查）可确保 AI 模型依赖于真实且未更改的数据。硬盘通过将数据保存在稳定、受控的环境中来帮助支持安全性，从而帮助组织防止篡改，并实现对严格安全法规的遵守。通过在 AI 流程的每个阶段保护数据，公司可以保持对 AI 工作流完整性的信任。
实现可信 AI 的机制。
实现可信 AI 的这些要素依赖于支持数据完整性、安全性和问责制的强大机制。从检查点和治理策略到哈希和大容量存储系统，这些工具可确保 AI 系统满足可靠决策所需的高标准。下面，我们将探讨这些机制如何支撑可信的 AI。
Checkpointing：支持多个元素。
检查点是在 AI 模型训练期间以特定、较短的时间间隔保存其状态的过程。AI 模型通过迭代过程在大型数据集上进行训练，这可能需要几分钟到几天的时间。
在训练过程中的许多时间点，检查点的作用类似于模型当前状态（数据、参数和设置）的快照。这些快照每分钟到几分钟都会保存到存储设备中，使开发人员能够保留模型进度的记录，并避免因意外中断而丢失有价值的工作。
检查点通过服务于几个关键目的来实现可信 AI：
电源保护。检查点可保护训练作业免受系统故障、断电或崩溃的影响，使模型能够从上次保存的状态恢复，而无需从头开始。
模型改进和优化。通过保存检查点，开发人员可以分析过去的状态、微调模型参数，并随着时间的推移提高性能。
法律合规性和知识产权保护。检查点提供透明的记录，帮助组织遵守法律框架并保护专有方法。
建立信任并确保透明度。检查点记录模型状态，通过使 AI 决策可追溯和可理解来支持可解释性。
治理策略：指导负责任的数据管理。
治理策略建立了一个框架，在整个 AI 生命周期中管理、保护和使用数据。这些策略确保 AI 系统遵守法规要求和内部标准，从而创造一个以合乎道德且安全的方式处理数据的环境。治理策略定义访问控制、数据保留计划和合规性程序，从而支持 AI 工作流中的安全性和问责制。通过制定这些标准，组织可以确保 AI 系统透明、可靠，并建立在健全的数据管理原则之上。
哈希：保护数据沿袭
哈希通过为数据创建唯一的数字指纹，在维护数据沿袭方面发挥着至关重要的作用。这些指纹使组织能够验证数据在 AI 流程的任何阶段是否未被更改或篡改。通过对数据集和检查点进行哈希处理，AI 系统可以确保数据输入保持一致且未损坏，从而提高安全性并有助于提高透明度。硬盘驱动器存储这些哈希数据记录，使组织能够验证数据真实性并保持对 AI 工作流的信任。
大容量存储系统：实现可扩展、安全的数据保留。
大容量存储系统，尤其是那些利用硬盘驱动器的大容量存储系统，提供了存储和管理可信 AI 所必需的大量数据所需的基本容量。
硬盘驱动器提供可扩展、经济高效的存储，确保 AI 系统能够访问当前数据和存档数据。这些系统通过维护可访问的记录来支持透明度，通过随着时间的推移保留数据来支持可解释性，并通过为数据存储提供稳定的环境来支持安全性。
希捷 Exos® 系列硬盘采用 Mozaic 3+ ™ 技术，旨在提供这种特定类型的支持。它们存储为 AI 模型提供动力的原始数据集、数据创建过程的详细记录、模型训练期间的迭代检查点以及 AI 分析结果的保留。
硬盘驱动器通过存储 AI 模型所依赖的大量数据集和其他关键信息，在这种透明度中发挥着至关重要的作用。通过长期保留的联网硬盘驱动器和用于即时访问的 SSD 的组合，可以轻松访问这些数据，使组织能够跟踪 AI 生命周期中的每个决策点。
细致的硬盘文档有助于保持合规性，增强可解释性，允许模型改进，并促进更大的责任感。硬盘驱动器记录了数据的整个生命周期，允许清晰、可追溯的记录，可以查看这些记录以验证是否符合法规和政策。
各个域的数据量都在激增。在医疗保健领域，基因组学研究和医学成像等领域每年产生 PB 级数据。物联网设备（包括传感器和互联小工具）以及社交媒体上用户生成内容的爆炸式增长是导致这种数据洪流的重要原因。
硬盘驱动器已成为经济高效且可扩展的存储选项。它们以最低的每 TB 成本提供高存储容量（与闪存存储相比，比率为 6：1），这使它们成为长期数据保留的最佳选择。这就是为什么硬盘驱动器是保存用于 AI 处理的大量原始数据集和存储 AI 分析结果的首选存储。除了确保输入和输出的长期存储外，硬盘驱动器还支持计算密集型训练阶段的 AI 工作流，跟踪检查点并保存各种内容迭代。
结论。
通往可靠 AI 的道路铺就了透明度、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性。这些元素使组织能够将数据从简单的数字转化为值得信赖的创新。
通往可靠 AI 的道路铺就了透明度、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性。这些元素使组织能够将数据从简单的数字转化为值得信赖的创新。
通过支持整个 AI 数据工作流程（从捕获原始数据到保留检查点和保留分析结果），硬盘驱动器在验证、微调和随着时间的推移建立对 AI 模型的信任方面发挥着至关重要的作用。通过利用硬盘驱动器长期保留数据，AI 开发人员可以重新访问过去的训练运行、分析结果并调整模型以提高效率和准确性。
随着 AI 在各个领域的扩展，保留数据沿袭、满足监管标准和建立明确的利益相关者沟通变得至关重要。希捷工程师构建的硬盘是支持这些工作所需的可扩展、经济高效的存储解决方案。因此，AI 开发人员可以构建智能且值得信赖的系统。