A gestão de modelos serve como a camada fundamental do MLOps (Operações de Aprendizado de Máquina), fornecendo a estrutura e a responsabilidade necessárias para suportar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Com práticas como controle de versão e monitoramento de desempenho, a gestão de modelos é essencial para garantir a implantação confiável e a eficiência operacional.
À medida que os sistemas de aprendizado de máquina influenciam decisões de alto risco, como contratação e justiça criminal, a necessidade de detecção e mitigação rigorosas de viés tornou-se fundamental. Este artigo apresenta uma estrutura técnica completa para implementar práticas responsáveis de IA, demonstrando como identificar, medir e mitigar sistematicamente o viés algorítmico.
A inteligência artificial generativa (Gen AI) está revolucionando o cenário empresarial, oferecendo oportunidades inigualáveis para impulsionar a eficiência e a inovação. No entanto, as organizações devem compreender e mitigar os riscos únicos associados ao seu uso, especialmente em relação à segurança e qualidade dos dados.
Os estudiosos exploram as capacidades em evolução dos deepfakes e propõem métodos para regulá-los. A tecnologia deepfake tem o potencial de prejudicar a privacidade individual e a confiança pública nas informações.
A Inteligência Artificial não é mais ficção científica; ela influencia nossas vidas diárias de formas invisíveis, desde a seleção de candidatos até decisões em saúde. O AI Responsável é fundamental para garantir que esses sistemas beneficiem a sociedade enquanto minimizam danos, especialmente para as comunidades vulneráveis.
A inteligência artificial (IA) agente está rapidamente dominando os roteiros empresariais, prometendo decisões mais inteligentes e eficiências em escala. No entanto, a adoção acelerada destaca a necessidade de uma infraestrutura responsável que garanta a implementação sustentável e confiável da IA.
A Inteligência Artificial (IA) explodiu em capacidade, com avanços em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Este crescimento coloca os engenheiros de IA na vanguarda da inovação, onde eles projetam novos modelos e implantam sistemas que podem lidar com tarefas do mundo real.
A Dra. Anna Zeiter, vice-presidente de privacidade e responsabilidade de dados da eBay, afirma que a IA responsável não é apenas uma palavra da moda, mas uma imperativa fundamental. Ela destaca a importância de sistemas de IA confiáveis e responsáveis em setores como saúde e veículos autônomos para garantir resultados seguros e construir a confiança pública.
A inteligência artificial (IA) está mudando a maneira como vivemos e trabalhamos, tornando essencial seu uso responsável. Isso significa criar e utilizar sistemas de IA que sejam justos, transparentes e responsáveis, garantindo que a tecnologia beneficie a sociedade como um todo.
Quando o Corpo de Fuzileiros Navais dos Estados Unidos publica um Plano de Implementação de IA, vale a pena revisar esse plano em busca de insights sobre tecnologia e execução que podem ser aplicados em ambientes comerciais. O plano destaca a importância da gestão de dados e da infraestrutura como fundamentos essenciais para o sucesso da IA.