AI Observability

Що таке спостережуваність ШІ?

Спостережливість ШІ - це метод, який постійно надає інформацію про те, як модель машинного навчання або система ШІ працює у виробництві з плином часу. Він створює цикл зворотного зв'язку для відповідних зацікавлених сторін, збираючи дані спостереження з усієї системи ШІ, включаючи вхідні дані, змодельовані результати та вихідні мітки.

Зацікавлені сторони використовують цю інформацію для повного аналізу того, чи працює виробнича система послідовно і відповідно до плану за широким спектром параметрів. Якщо ні, зацікавлені сторони можуть спільно працювати над необхідними модифікаціями чи змінами. Як наслідок, спостережливість заохочує людський нагляд, відповідальність і адаптивність. Як кажуть, не можна управляти тим, що не можна виміряти.

Спостережуваність є критично важливим фактором для ініціатив відповідального ШІ фінансових установ, оскільки вона забезпечує кращу видимість і прозорість того, як система впливає на кінцевих користувачів протягом певного періоду в мінливому виробничому середовищі, а не в статичних офлайн-налаштуваннях.

Важливість спостережуваності ШІ

Ось деякі з основних причин, чому спостережливість у сфері фінансових послуг має бути пріоритетом у боротьбі з відмиванням грошей.

• Заповніть прогалину в маркуванні шахрайства. Звично оцінювати успішність моделі, порівнюючи її прогнози з фактичними результатами, відомими як "мітки". Проблема цього методу полягає в тому, що шахрайські мітки не завжди очевидні. Наприклад, фінансові установи не помічають, що деякі види діяльності є незаконними, доки клієнт не повідомить про них банку. Банки зрештою проводять перевірку і класифікують ці транзакції як шахрайські. Це означає, що оцінка ефективності моделі повинна враховувати відомі дійсні транзакції, відомі шахрайські дії та транзакції з невідомими ознаками. Спостережливість для фінансових установ вимагає стратегій безперервного спостереження, які можуть зменшити розрив у мітках.

• Швидше виявляйте нові тенденції шахрайства. На жаль, індустрія фінансових послуг приваблює зловмисників, які намагаються обійти заходи захисту від фінансових злочинів. Коли методи виявлення на основі штучного інтелекту розпізнають тенденцію шахрайства, зловмисники починають випробовувати нові. Оскільки спостережливість виявляє зміни у вхідних даних і реакції системи, вона ідеально підходить для такого динамічного середовища. Безперервний моніторинг системи штучного інтелекту - це перший крок до гнучкості та довгострокової продуктивності.

Епідемія COVID-19 змусила як легальних, так і нелегальних суб'єктів змінити свою поведінку, що стало яскравим прикладом зміни патернів. Системи штучного інтелекту можуть бути непрозорими без достатньої спостережливості, що ускладнює визначення впливу цих модифікацій.

• Більше помилок слід ловити. ШІ-системи часто взаємодіють з багатьма іншими системами. Як наслідок, типовими є модифікації інтерфейсу, неочікувані граничні ситуації та інші проблеми. Навіть якщо ці проблеми не ставлять під загрозу здатність системи до прогнозування, вони можуть вплинути на її якість. Якщо ці проблеми впливають на систему ШІ, спостережливість може швидко виявити проблему і повідомити про неї зацікавленим сторонам.

Висновок

Спостережуваність допомагає виявити глибокі знання про обсерваторію моделей машинного навчання та цілі пайплайни. Це дає розуміння того, як працює модель, і допомагає у виборі моделі.

Інструменти спостереження за даними в машинному навчанні допомагають отримати уявлення про продуктивність моделі, проблеми з якістю даних, погіршення моделі та її поведінку.