Desarrollo de un marco de IA: Gestión de riesgos de inteligencia artificial
Las agencias y los gobiernos globales hicieron historia al acordar instrucciones para Inteligencia artificial Desarrollo e implementación con principios de seguridad por diseño por primera vez. El 26 de noviembre de 2023, Departamento de Seguridad Nacional de los Estados Unidos (DHS) Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de Infraestructura (CISA) y el Reino Unido Centro Nacional de Seguridad Cibernética (NCSC), en colaboración con otras 21 agencias globales, publicó Directrices para el desarrollo seguro de sistemas de IA, que ayudará a los desarrolladores a incorporar decisiones de ciberseguridad en cada etapa del proceso de desarrollo.
Estas directrices rigen todos los sistemas desarrollados con inteligencia artificial o un marco de IA.
Pero, ¿Qué es un marco de IA??
¿Qué es un marco de IA?
Los frameworks y bibliotecas de IA son colecciones de código y herramientas prediseñados que simplifican la creación de aplicaciones de IA. Permiten a los desarrolladores centrarse en personalizar soluciones para sus necesidades específicas en lugar de empezar desde cero.
Estos marcos son cruciales para implementar algoritmos complejos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo, incluido el desarrollo de redes neuronales, que son fundamentales en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
En concreto, los marcos de aprendizaje profundo proporcionan la infraestructura para entrenar redes neuronales profundas con múltiples capas y permiten que el software aprenda y tome decisiones como lo harían los humanos.
Por otro lado, los marcos de aprendizaje automático ofrecen algoritmos y técnicas esenciales para una variedad de aplicaciones, desde clasificación hasta sistemas de recomendación, lo que hace que el proceso de desarrollo sea más eficiente.
Con estas herramientas avanzadas, sus desarrolladores pueden reducir significativamente el tiempo, el dinero y los recursos necesarios para desarrollar software de IA.
Los beneficios de usar marcos de IA
Eficiencia de costos
Como mencionamos anteriormente, los frameworks incluyen código prediseñado y otras herramientas que facilitan tus proyectos de inteligencia artificial. Como resultado, no necesitas invertir tanto tiempo ni recursos en el desarrollo de tu aplicación. Al usar un framework, creas aplicaciones de IA más rápido. Tus desarrolladores no necesitan escribir tanto código desde cero y obtienes resultados más sofisticados con mayor eficiencia.
Optimización del desarrollo de aplicaciones
Los frameworks de IA proporcionan algoritmos, utilidades para el manejo de datos y técnicas de optimización. Estos elementos están preimplementados y listos para usar, lo que agiliza el proceso de desarrollo. Como resultado, los desarrolladores pueden concentrarse en resolver los desafíos o tareas específicas en lugar de verse abrumados por las complejidades de la implementación de algoritmos de IA y ML.
Ahorro de tiempo
Los frameworks de IA proporcionan un entorno de desarrollo integral, con herramientas para depuración, pruebas y visualización de datos. Esta infraestructura simplifica y acelera todo el proceso de desarrollo, desde la creación hasta la implementación, ahorrando tiempo a los desarrolladores. Pueden seleccionar y personalizar estos modelos para sus proyectos específicos en lugar de tener que desarrollarlos desde cero.
¿Por qué son importantes las pautas de desarrollo del marco de IA?
La IA se está desarrollando rápidamente y, sin una supervisión adecuada, existen riesgos sustanciales para la seguridad pública. Las directrices son pasos esenciales hacia... Abordar la ciberseguridad dentro de su desarrollo a nivel mundial.
Estas directrices llegan poco después de que Estados Unidos emitiera una Orden ejecutiva sobre inteligencia artificial que apoya el desarrollo y la implementación seguros de tecnología de IA. En octubre, el presidente Joe Biden emitió una orden ejecutiva que instruía al DHS a promover la adopción de estándares de seguridad de IA a nivel mundial. Con un plazo de entrega tan breve, la rápida colaboración del DHS solo resalta la importancia de mitigar el riesgo de la IA para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean seguros y confiables.
Enfoque clave de las directrices de desarrollo para la inteligencia artificial
Las directrices tienen cuatro áreas clave de enfoque para el proceso de desarrollo de inteligencia artificial:
- Diseño seguro
- Desarrollo seguro
- Implementación segura
- Operación y mantenimiento seguros
Cada sección destaca formas de reducir el riesgo de ciberseguridad e implementar principios de seguridad por diseño al desarrollar IA, algo que CISA recomienda enfáticamente.
Diseño seguro
Esta fase anima a los desarrolladores a pensar en las consideraciones de seguridad desde el comienzo del proceso de desarrollo, también llamada “seguro por diseño".
En esta etapa, se realizan evaluaciones de riesgos y modelado de amenazas para identificar posibles amenazas y vulnerabilidades. Estas debilidades determinarán los tipos de ataques que podría enfrentar su aplicación y cómo mitigarlos. También se considerarán las características de seguridad que pueden integrarse en el diseño en esta etapa.
Desarrollo seguro
Una aplicación con errores de código y fallas en la lógica puede representar un riesgo de seguridad. Necesita escribir y probar su código de forma segura para minimizar estos riesgos. Esto significa que debe verificar todas las bibliotecas, frameworks y servicios de terceros. También debe contar con documentación completa del proceso de desarrollo y gestionar su deuda técnica.
Implementación segura
Proteja los entornos de hardware y software cuando esté listo para implementar su aplicación. Estos entornos incluyen servidores, bases de datos y redes. Las directrices para una implementación segura incluyen la protección de la infraestructura y los modelos contra riesgos, amenazas o pérdidas; el desarrollo de procesos de gestión de incidentes y la publicación responsable.
Operación y mantenimiento seguros
Una vez implementada la aplicación, deberá supervisar su sistema para responder a las amenazas de seguridad en tiempo real y realizar actualizaciones periódicas para corregir cualquier vulnerabilidad que surja. También debe compartir información sobre amenazas recientes y las mejores prácticas de seguridad con su organización y socios comerciales.
Marcos de desarrollo de IA comerciales y de código abierto populares
Seleccionar el framework adecuado puede ser crucial para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Desde bibliotecas de Python hasta herramientas integrales de IA, dispone de una amplia gama de opciones.
Estos son algunos de los marcos y bibliotecas más populares que puedes usar para entrenar e implementar aplicaciones de IA:
PyTorch
PyTorch es una herramienta desarrollada con Torch, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto. Es excelente tanto para la investigación académica como para aplicaciones industriales. Es conocida por acelerar la transición de prototipos de investigación a implementaciones de producción.
Scikit-Learn
Scikit-Learn es un framework de código abierto conocido por su simplicidad. Ofrece herramientas integrales de aprendizaje automático, lo que lo convierte en el punto de partida ideal para principiantes que desean profundizar en la IA y el aprendizaje automático con Python.
Flujo de tensor
TensorFlow de Google incluye amplias herramientas de inteligencia artificial para entrenar e implementar modelos en diversas plataformas. Es versátil y escalable, lo que lo convierte en una opción predilecta entre los desarrolladores para crear aplicaciones sofisticadas.
Keras
Keras ofrece una API que funciona sobre TensorFlow y otros frameworks. Es conocida por su facilidad de uso y rápida experimentación. El framework permite a los desarrolladores crear y probar modelos de aprendizaje profundo de forma eficiente, agilizando el proceso desde la idea hasta el resultado.
Cadena larga
LongChain va más allá en el ámbito IA generativaProporciona herramientas avanzadas que abordan tareas complejas de comprensión del lenguaje.
Cara abrazada
Hugging Face ha hecho maravillas en el procesamiento del lenguaje natural con su biblioteca Transformers, que facilita el acceso al PLN de vanguardia a la comunidad de IA en general. Se centra en herramientas intuitivas para innovaciones basadas en el lenguaje.
OpenNN
OpenNN se especializa en redes neuronales. Incluye un framework de alto rendimiento para desarrolladores especializados en análisis de datos y aprendizaje automático. El framework está diseñado para quienes buscan eficiencia y precisión en sus modelos.
OpenAI
OpenAI es reconocido por sus modelos GPT. Es líder en innovación en IA, ofreciendo herramientas potentes y responsables. Esta herramienta democratiza el acceso a tecnologías avanzadas y promueve la aplicación e investigación generalizadas de la IA.
PyBrain
PyBrain ofrece una introducción sencilla al desarrollo de inteligencia artificial, centrándose en la facilidad de uso con fines educativos y la creación rápida de prototipos. Está diseñado para principiantes e investigadores que exploran conceptos fundamentales de IA.
IBM Watson
IBM Watson ofrece soluciones de IA de nivel empresarial, combinando robustos marcos de IA con la experiencia de IBM. Está dirigido a empresas que buscan aplicaciones de IA fiables, escalables y potentes.
Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK)
CNTK de Microsoft optimiza el rendimiento de las aplicaciones de aprendizaje profundo, especialmente en sistemas multi-GPU. Esto lo hace ideal tanto para proyectos de investigación como de IA empresarial.
DL4J (Aprendizaje profundo para jóvenes)
DL4J incorpora el aprendizaje profundo al ecosistema Java. Ofrece una plataforma integral que ayuda a desarrollar, entrenar e implementar modelos de inteligencia artificial en entornos empresariales.
Teano
Aunque ya no se encuentra en desarrollo activo, Theano sentó las bases para la IA moderna, proporcionando una potente biblioteca para el cálculo numérico eficiente.
MXNet
MXNet destaca por su escalabilidad y eficiencia, gracias al apoyo de una comunidad dinámica. Es un framework ideal para desarrolladores que necesitan soluciones de IA multiplataforma de alto rendimiento.
Café
Caffe se especializa en velocidad y modularidad para aplicaciones de visión artificial. Facilita la experimentación en redes y el procesamiento de datos de forma rápida.
XGBoost
XGBoost brilla en el manejo de datos estructurados para el aprendizaje automático, conocido por su eficiencia y rendimiento en escenarios competitivos de aprendizaje automático.
Cada marco ofrece capacidades únicas que atienden diversos aspectos del desarrollo de IA, desde redes neuronales y aprendizaje profundo hasta procesamiento del lenguaje natural y visión artificial, guiando a los desarrolladores en la selección de las herramientas adecuadas para sus proyectos de IA.
Cómo BigID ayuda a adoptar la IA, reducir el riesgo y proteger su desarrollo
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Además, las organizaciones que buscan innovar con tecnologías de IA deben adoptarlas de forma segura y responsable. Con BigID, es fácil validar que los modelos de IA se entrenan con los datos correctos. Le ayudamos a inventariar, catalogar y etiquetar datos según el contexto, la sensibilidad, la residencia, el tipo, la categoría, el uso y más.
Nuestra tecnología también puede ayudarle a identificar, gestionar y monitorear riesgos potenciales: cualquier dato sensible o regulado se marca de forma inmediata y automática.
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