Desenvolvimento de Estrutura de IA: Gestão de Riscos de Inteligência Artificial
As agências e os governos globais fizeram história ao concordar com as instruções para Inteligência artificial desenvolvimento e implantação com princípios de segurança por design 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-desenvolvidas que simplificam a criação de aplicações de IA. Elas 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 implementar algoritmos complexos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo, incluindo o desenvolvimento de redes neurais, que são essenciais em tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Especificamente, as estruturas de aprendizado profundo fornecem a infraestrutura para treinar redes neurais profundas com múltiplas camadas e permitem que o software aprenda e tome decisões da mesma forma que os humanos fariam.
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 do uso de estruturas de IA
Eficiência de custos
Como mencionamos anteriormente, frameworks vêm com algum código pré-construído e outras ferramentas que facilitam seus projetos de inteligência artificial. Como resultado, você não precisa investir tanto tempo ou mão de obra no desenvolvimento do seu aplicativo. Ao usar um framework, você cria aplicativos de IA mais rapidamente. Seus desenvolvedores não precisam escrever tanto código do zero, e você obtém resultados mais sofisticados com mais eficiência.
Otimização do desenvolvimento de aplicativos
Frameworks de IA fornecem algoritmos, utilitários de tratamento de dados e técnicas de otimização. Esses elementos são pré-implementados e prontos para uso, o que ajuda a otimizar o processo de desenvolvimento. Como resultado, seus desenvolvedores podem se concentrar na resolução de desafios ou tarefas específicas, em vez de se atolar nas complexidades da implementação de algoritmos de IA e ML.
Economia de tempo
Frameworks de IA fornecem um ambiente de desenvolvimento abrangente, completo com ferramentas para depuração, testes e visualização de dados. Essa infraestrutura simplifica e acelera todo o processo de desenvolvimento, da criação à implantação, economizando tempo dos 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 estruturas de IA são importantes?
A IA está se desenvolvendo rapidamente e, sem supervisão adequada, há riscos substanciais para a segurança pública. As diretrizes são passos essenciais para abordando a segurança cibernética dentro do seu desenvolvimento em todo o mundo.
Estas diretrizes surgem na sequência da emissão de uma Ordem Executiva da IA que apoia o desenvolvimento e a implantação de tecnologias de IA seguras e protegidas. Em outubro, o presidente Joe Biden emitiu uma ordem executiva instruindo o DHS a promover a adoção de padrões de segurança e proteção de IA globalmente. Com um prazo tão curto, a rápida colaboração do DHS apenas destaca a importância de mitigar o risco 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 por design ao desenvolver IA, o que a CISA recomenda fortemente.
Design seguro
Esta fase incentiva os desenvolvedores a pensar sobre as considerações de segurança desde o início do processo de desenvolvimento — também chamado 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 poderá enfrentar e como você pode mitigá-los. Você também considerará recursos de segurança que podem ser incorporados ao design nesta etapa.
Desenvolvimento seguro
Um aplicativo com bugs no código e falhas na lógica pode ser um risco à segurança. Você precisa escrever e testar seu código com segurança para minimizar esses riscos. Isso significa que você precisa verificar todas as bibliotecas, frameworks e serviços de terceiros. Você também deve ter uma documentação abrangente 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 surjam. Você também deve compartilhar informações sobre ameaças recentes e práticas recomendadas de segurança com sua organização e parceiros de negócios.
Estruturas populares de desenvolvimento de IA comercial e de código aberto
Selecionar a estrutura certa pode ser crucial para o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. De bibliotecas Python a ferramentas abrangentes de IA, você tem uma variedade de opções para escolher.
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 desenvolvida com o Torch, uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto. É excelente tanto para pesquisa acadêmica quanto para aplicações industriais. A ferramenta é conhecida por acelerar 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, tornando-o o ponto de partida ideal para iniciantes que desejam se aprofundar em IA e aprendizado de máquina com Python.
TensorFlow
O TensorFlow do Google conta com amplas ferramentas de inteligência artificial para treinar e implantar modelos em diversas plataformas. É versátil e escalável, o que o torna uma das principais opções entre desenvolvedores para a criação de aplicativos sofisticados.
Keras
O Keras oferece uma API que opera sobre o TensorFlow e outros frameworks. É conhecido por sua facilidade de uso e experimentação rápida. O framework permite que desenvolvedores criem e testem modelos de aprendizado profundo com eficiência, agilizando o caminho da ideia ao resultado.
Cadeia Longa
LongChain expande os limites IA generativa. Ele fornece ferramentas avançadas que lidam com tarefas complexas de compreensão de linguagem.
Rosto Abraçado
A Hugging Face fez maravilhas no processamento de linguagem natural com sua biblioteca Transformers, que torna o PLN de última geração acessível à comunidade de IA em geral. Seu foco são ferramentas fáceis de usar para inovações baseadas em linguagem.
OpenNN
O OpenNN é especializado em redes neurais. Ele conta com um framework de alto desempenho para desenvolvedores com foco em análise de dados e aprendizado de máquina. O framework foi projetado para quem busca eficiência e precisão em seus modelos.
OpenAI
A OpenAI é conhecida por seus modelos GPT. Ela lidera em inovação em IA, oferecendo ferramentas de IA poderosas e responsáveis. A ferramenta democratiza o acesso a tecnologias avançadas e promove a ampla aplicação e pesquisa em IA.
PyBrain
O PyBrain oferece uma abordagem direta ao desenvolvimento de inteligência artificial, com foco na facilidade de uso para fins educacionais e prototipagem rápida. É voltado para iniciantes e pesquisadores que exploram conceitos básicos de IA.
IBM Watson
O IBM Watson oferece soluções de IA de nível empresarial, combinando estruturas robustas de IA com a expertise da IBM. Ele atende empresas que buscam aplicações de IA confiáveis, escaláveis e poderosas.
Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft (CNTK)
O CNTK da Microsoft otimiza o desempenho de aplicações de aprendizado profundo, especialmente em sistemas com múltiplas GPUs. Isso o torna adequado tanto para projetos de pesquisa quanto para projetos de IA empresarial.
DL4J (Aprendizado Profundo4j)
O DL4J traz aprendizado profundo para o ecossistema Java. Ele 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 vibrante. É uma estrutura ideal para desenvolvedores que precisam de soluções de IA multiplataforma de alto desempenho.
Café
A Caffe é especializada em velocidade e modularidade para aplicações de visão computacional. Ela facilita a experimentação rápida em redes e o processamento de dados.
XGBoost
O XGBoost se destaca no tratamento de dados estruturados para aprendizado de máquina, sendo conhecido por sua eficiência e desempenho em cenários competitivos de aprendizado de máquina.
Cada estrutura oferece recursos exclusivos, atendendo a vários 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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