Desenvolvimento de Framework de IA: Gestão de Riscos em Inteligência Artificial
Agências globais e governos fizeram história ao concordarem com instruções para Inteligência artificial Desenvolvimento e implantação com princípios de segurança desde a concepção pela primeira vez. Em 26 de novembro de 2023, o Departamento de Segurança Interna dos EUA (DHS) Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura (CISA) e do Reino Unido Centro Nacional de Segurança Cibernética (NCSC), em colaboração com outras 21 agências globais, lançou Diretrizes para o desenvolvimento seguro de sistemas de IA, o que ajudará os desenvolvedores a incorporar decisões de segurança cibernética em todas as etapas do processo de desenvolvimento.
Estas diretrizes regem todos os sistemas desenvolvidos com inteligência artificial ou uma estrutura de IA.
Mas, O que é uma estrutura de IA??
O que é uma estrutura de IA?
Frameworks e bibliotecas de IA são coleções de código e ferramentas pré-construídas que simplificam a criação de aplicações de IA. Eles permitem que os desenvolvedores se concentrem na personalização de soluções para suas necessidades específicas, em vez de começar do zero.
Essas estruturas são cruciais para a implementação de algoritmos complexos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo, incluindo o desenvolvimento de redes neurais, que são fundamentais em tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Especificamente, as estruturas de aprendizado profundo fornecem a infraestrutura para o treinamento de redes neurais profundas com múltiplas camadas e permitem que o software aprenda e tome decisões da mesma forma que os humanos.
Por outro lado, as estruturas de aprendizado de máquina oferecem algoritmos e técnicas essenciais para uma variedade de aplicações, desde classificação até sistemas de recomendação, tornando o processo de desenvolvimento mais eficiente.
Com essas ferramentas avançadas, seus desenvolvedores podem reduzir significativamente o tempo, o dinheiro e os recursos necessários para desenvolver software de IA.
Os benefícios de usar estruturas de IA
Eficiência de custos
Como mencionado anteriormente, os frameworks vêm com código pré-construído e outras ferramentas que facilitam seus projetos de inteligência artificial. Consequentemente, você não precisa investir tanto tempo ou mão de obra no desenvolvimento da sua aplicação. Ao usar um framework, você cria aplicações de IA mais rapidamente. Seus desenvolvedores não precisam escrever tanto código do zero e você obtém resultados mais sofisticados com maior eficiência.
Otimização do desenvolvimento de aplicativos
As estruturas de IA fornecem algoritmos, utilitários de manipulação de dados e técnicas de otimização. Esses elementos são pré-implementados e prontos para uso, o que ajuda a agilizar o processo de desenvolvimento. Como resultado, seus desenvolvedores podem se concentrar em resolver os desafios ou tarefas específicas em questão, em vez de se perderem nas complexidades da implementação de algoritmos de IA e aprendizado de máquina.
Economia de tempo
As estruturas de IA fornecem um ambiente de desenvolvimento abrangente, completo com ferramentas para depuração, teste e visualização de dados. Essa infraestrutura simplifica e acelera todo o processo de desenvolvimento, da criação à implantação, economizando tempo para os desenvolvedores. Eles podem selecionar e personalizar esses modelos para seus projetos específicos, em vez de criá-los do zero.
Por que as diretrizes de desenvolvimento de frameworks de IA são importantes?
A inteligência artificial está se desenvolvendo rapidamente e, sem a devida supervisão, existem riscos substanciais para a segurança pública. As diretrizes são passos essenciais para isso. abordando a segurança cibernética dentro de seu desenvolvimento em todo o mundo.
Estas diretrizes surgem na sequência da publicação de um documento pelos EUA. Ordem Executiva sobre IA que apoia o desenvolvimento e a implementação seguros de tecnologia de IA. Em outubro, o presidente Joe Biden emitiu uma ordem executiva orientando o Departamento de Segurança Interna (DHS) a promover a adoção de padrões de segurança de IA em nível global. Com um prazo tão curto, a rápida colaboração do DHS apenas destaca a importância de mitigar os riscos da IA para garantir que os sistemas de inteligência artificial sejam seguros, protegidos e confiáveis.
Foco principal das diretrizes de desenvolvimento para inteligência artificial
As diretrizes têm quatro áreas principais de foco para o processo de desenvolvimento de inteligência artificial:
- Design seguro
- Desenvolvimento seguro
- Implantação segura
- Operação e manutenção seguras
Cada seção destaca maneiras de reduzir o risco de segurança cibernética e implementar princípios de segurança desde a concepção ao desenvolver IA, o que a CISA recomenda fortemente.
Design seguro
Esta fase incentiva os desenvolvedores a pensarem em questões de segurança desde o início do processo de desenvolvimento — também chamada de “seguro por design”.
Esta é a etapa em que você realizará avaliações de risco e modelagem de ameaças para identificar potenciais ameaças e vulnerabilidades. Essas fragilidades determinarão os tipos de ataques que seu aplicativo pode enfrentar e como você pode mitigá-los. Você também considerará recursos de segurança que podem ser incorporados ao projeto nesta etapa.
Desenvolvimento seguro
Uma aplicação com bugs no código e falhas na lógica pode representar um risco de segurança. É necessário escrever e testar o código de forma segura para minimizar esses riscos. Isso significa que você precisa avaliar todas as bibliotecas, frameworks e serviços de terceiros. Além disso, é fundamental ter uma documentação completa do processo de desenvolvimento e gerenciar sua dívida técnica.
Implantação segura
Proteja os ambientes de hardware e software quando estiver pronto para implantar seu aplicativo. Esses ambientes incluem servidores, bancos de dados e redes. As diretrizes de implantação segura incluem a proteção da infraestrutura e dos modelos contra comprometimento, ameaças ou perdas; o desenvolvimento de processos de gerenciamento de incidentes e a liberação responsável.
Operação e manutenção seguras
Após a implantação do aplicativo, você precisará monitorar seu sistema para responder a ameaças de segurança em tempo real e realizar atualizações regulares para corrigir quaisquer vulnerabilidades que surgirem. Você também deve compartilhar informações sobre ameaças recentes e boas práticas de segurança com sua organização e parceiros de negócios.
Frameworks populares de desenvolvimento de IA, comerciais e de código aberto
A escolha da estrutura adequada pode ser crucial para o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. Desde bibliotecas Python até ferramentas de IA abrangentes, você tem uma ampla gama de opções à sua disposição.
Aqui estão algumas das estruturas e bibliotecas mais populares que você pode usar para treinar e implantar aplicativos de IA:
PyTorch
PyTorch é uma ferramenta construída usando Torch, uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto. É excelente tanto para pesquisa acadêmica quanto para aplicações industriais. A ferramenta é conhecida pela forma como acelera a transição de protótipos de pesquisa para implantações em produção.
Scikit-Learn
O Scikit-Learn é um framework de código aberto conhecido por sua simplicidade. Ele oferece ferramentas abrangentes de aprendizado de máquina, o que o torna o ponto de partida ideal para iniciantes que desejam se aprofundar em IA e aprendizado de máquina com Python.
TensorFlow
O TensorFlow do Google oferece ferramentas abrangentes de inteligência artificial para treinar e implantar modelos em diversas plataformas. Sua versatilidade e escalabilidade o tornam uma das principais escolhas entre desenvolvedores para a criação de aplicações sofisticadas.
Keras
O Keras oferece uma API que opera sobre o TensorFlow e outras estruturas. É conhecido pela sua facilidade de uso e rápida experimentação. A estrutura permite que os desenvolvedores criem e testem modelos de aprendizado profundo de forma eficiente, simplificando o caminho da ideia ao resultado.
LongChain
LongChain ultrapassa os limites em IA generativaOferece ferramentas avançadas para lidar com tarefas complexas de compreensão da linguagem.
Rosto de abraço
A Hugging Face fez maravilhas pelo processamento de linguagem natural com sua biblioteca Transformers, que torna o PNL de última geração acessível à comunidade de IA em geral. Ela se concentra em ferramentas fáceis de usar para inovações baseadas em linguagem.
OpenNN
O OpenNN é especializado em redes neurais. Ele oferece uma estrutura de alto desempenho para desenvolvedores focados em análise de dados e aprendizado de máquina. Essa estrutura foi projetada para aqueles que buscam eficiência e precisão em seus modelos.
OpenAI
A OpenAI é reconhecida pelos seus modelos GPT. Ela lidera a inovação em IA, oferecendo ferramentas poderosas e responsáveis. A ferramenta democratiza o acesso a tecnologias avançadas e fomenta a aplicação e a pesquisa em IA em larga escala.
PyBrain
PyBrain oferece uma porta de entrada direta para o desenvolvimento de inteligência artificial, com foco na facilidade de uso para fins educacionais e prototipagem rápida. É ideal para iniciantes e pesquisadores que exploram conceitos fundamentais de IA.
IBM Watson
O IBM Watson oferece soluções de IA de nível empresarial, combinando estruturas robustas de IA com a experiência da IBM. Ele atende empresas que buscam aplicações de IA confiáveis, escaláveis e poderosas.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
O CNTK da Microsoft otimiza o desempenho para aplicações de aprendizado profundo, especialmente em sistemas com múltiplas GPUs. Isso o torna adequado tanto para projetos de IA de pesquisa quanto para projetos empresariais.
DL4J (Deeplearning4j)
DL4J traz o aprendizado profundo para o ecossistema Java. Oferece uma plataforma abrangente que ajuda você a desenvolver, treinar e implantar modelos de inteligência artificial em ambientes corporativos.
Teano
Embora não esteja mais em desenvolvimento ativo, o Theano lançou as bases para a IA moderna, fornecendo uma biblioteca poderosa para computação numérica eficiente.
MXNet
O MXNet se destaca em escalabilidade e eficiência, com o suporte de uma comunidade ativa. É a estrutura ideal para desenvolvedores que precisam de soluções de IA multiplataforma de alto desempenho.
Café
O Caffe se especializa em velocidade e modularidade para aplicações de visão computacional. Ele facilita a experimentação rápida em redes e o processamento de dados.
XGBoost
O XGBoost se destaca no processamento de dados estruturados para aprendizado de máquina, sendo reconhecido por sua eficiência e desempenho em cenários competitivos de aprendizado de máquina.
Cada framework oferece funcionalidades únicas, atendendo a diversos aspectos do desenvolvimento de IA, desde redes neurais e aprendizado profundo até processamento de linguagem natural e visão computacional, orientando os desenvolvedores na seleção das ferramentas adequadas para seus projetos de IA.
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