L’intelligenza artificiale (AI) è diventata una parola d’ordine onnipresente negli ultimi anni, con le sue applicazioni che vanno dagli assistenti digitali personali come Siri e Alexa ai complessi algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nei veicoli autonomi e nella diagnosi medica. L’intelligenza artificiale, nelle sue varie forme, ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui viviamo e lavoriamo.
La promessa dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale viene spesso pubblicizzata come la tecnologia che rimodellerà le industrie, aumenterà la produttività e guiderà la crescita economica. Secondo il McKinsey Global Institute, l’intelligenza artificiale potrebbe contribuire con altri 13mila miliardi di dollari all’economia globale entro il 2030. Questo enorme potenziale deriva dalla capacità dell’intelligenza artificiale di svolgere compiti complessi che un tempo erano dominio esclusivo degli esperti umani.
Dall’analisi dei dati medici che aiuta i medici nella diagnosi alla rapida analisi di grandi quantità di riprese video per indagini criminali, l’intelligenza artificiale sta dimostrando la sua abilità.
- Scarsità di esperti di intelligenza artificiale: vi è una carenza di professionisti di intelligenza artificiale con le competenze necessarie per sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale in modo efficace.
- Intensità delle risorse: la configurazione e il mantenimento dell’ampia infrastruttura IT necessaria per le operazioni di intelligenza artificiale possono essere proibitivi per molte organizzazioni.
- Mancanza di know-how: le organizzazioni spesso non hanno la conoscenza e l’esperienza necessarie per configurare e implementare i sistemi di intelligenza artificiale in modo ottimale.
Queste sfide hanno portato a una situazione in cui molte organizzazioni, in particolare quelle più piccole, esitano ad abbracciare l’intelligenza artificiale e a realizzarne appieno il potenziale.
AI as a Service
Nel campo della tecnologia, il termine “AI” assume spesso significati e interpretazioni diversi. Tuttavia, nel contesto di questa discussione, ci concentreremo specificamente sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale in relazione all’apprendimento automatico (ML). L’apprendimento automatico, spesso abbreviato in “ML”, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che funziona per scoprire modelli complessi all’interno di set di dati e successivamente costruire e perfezionare modelli che rappresentano questi dati.
Questi modelli, a loro volta, possono essere sfruttati per effettuare classificazioni, previsioni, decisioni e altre informazioni preziose quando vengono presentati nuovi dati. Per illustrare ulteriormente questo concetto, consideriamo un modello progettato per il riconoscimento di oggetti specifici nelle immagini. Questo modello viene addestrato utilizzando un set di dati contenente varie immagini per riconoscere statisticamente le caratteristiche distintive di particolari oggetti. Una volta addestrato, il modello può essere distribuito per classificare oggetti all’interno di nuove immagini.
È importante notare che i risultati di questi modelli sono di natura probabilistica. Dato che il ML implica la derivazione di modelli statistici basati su dati di addestramento, c’è sempre un certo grado di errore o incertezza associato sia alla rappresentazione che ai risultati di questi modelli. L’efficacia e la funzionalità di un modello ML sono determinate da una moltitudine di fattori, tra cui la qualità e la specificità dei dati di addestramento, i metodi utilizzati per la selezione, la pulizia e la preelaborazione dei dati, le tecniche di apprendimento automatico, le configurazioni e i parametri utilizzati per creare il modello statistico, eventuali tecniche di post-elaborazione applicate per correggere o adattare gli output del modello e altro ancora. Ciò distingue l’apprendimento automatico dall’ingegneria del software tradizionale, dove i risultati sono esplicitamente programmati.
AIaaS in pratica
AI as a Service, o AIaaS, è un sottoinsieme di servizi cloud che comprende due componenti principali. In primo luogo, si tratta di fornire ambienti tecnici e risorse per consentire ai clienti di condurre le proprie attività di machine learning, a volte definite “Machine Learning as a Service”. In secondo luogo, significa offrire l’accesso a modelli di intelligenza artificiale predefiniti che i clienti possono integrare perfettamente nelle loro applicazioni. Lo spettro delle offerte AIaaS può variare, con alcuni servizi che sono ibridi che incorporano elementi di entrambi gli approcci. Tuttavia, questo documento si concentra prevalentemente sul secondo tipo, che è la forma più importante di AIaaS. Pertanto, utilizziamo “AIaaS” per denotare offerte commerciali che garantiscono l’accesso a modelli ML predefiniti generalizzati come servizio.
Figura . Uno scenario AIaaS semplificato. Un’immagine viene inviata tramite l’applicazione del cliente al servizio di riconoscimento immagini del fornitore. Il servizio analizza l’immagine (applicando il modello) e restituisce gli oggetti rilevati.
I principali fornitori di AIaaS sono in genere aziende tecnologiche più grandi con le capacità finanziarie e tecniche necessarie per sviluppare e offrire complessi sistemi di apprendimento automatico. Questi fornitori includono Amazon (tramite Amazon Web Services o “AWS”), Microsoft (tramite Microsoft Azure), Google (tramite Google Cloud), IBM (Watson) e alcuni fornitori più piccoli come BigML. In questa discussione, ci concentreremo sui tre fornitori più grandi e influenti: Amazon, Microsoft e Google, poiché dominano il mercato e offrono servizi rappresentativi di quelli di altri fornitori.
I servizi di intelligenza artificiale esistono all’interno di un ecosistema più ampio che comprende vari componenti, come i broker di dati che forniscono dati sia a clienti che a fornitori, nonché servizi di formazione per l’etichettatura dei dati come Mechanical Turk. Questi servizi di intelligenza artificiale forniscono in genere funzionalità generiche che possono essere applicate in un’ampia gamma di contesti applicativi. In generale, i fornitori AIaaS commerciali offrono quattro categorie principali di servizi, sebbene ne esistano anche altre:
- Lingua: questa categoria include servizi come l’analisi del sentiment del testo, la traduzione e la creazione di knowledge base.
- Voce: comprende servizi come la trascrizione vocale, la sintesi vocale e il riconoscimento vocale.
- Visione: questa categoria comprende sia immagini fisse che video, offrendo servizi come analisi e classificazione delle immagini, riconoscimento di oggetti e rilevamento, analisi o riconoscimento facciale.
- Analisi: include servizi relativi all’analisi dell’utilizzo del web, all’analisi comportamentale, ai consigli e alla personalizzazione, alla moderazione dei contenuti e al rilevamento delle anomalie.
Questi servizi di intelligenza artificiale sono in genere strettamente integrati nella suite di servizi cloud di un fornitore, offrendo ai clienti un’ampia gamma di strumenti per supportare le loro applicazioni. Ad esempio, se un cliente utilizza AWS per ospitare la propria applicazione, può sfruttare senza problemi i servizi di intelligenza artificiale di Amazon come parte del pacchetto di hosting, estendendo così la funzionalità della propria applicazione. Sebbene i clienti possano anche utilizzare servizi di altri fornitori per supportare le proprie applicazioni, questa integrazione di AIaaS con altri servizi cloud fornisce la scalabilità e la facilità di implementazione che altrimenti potrebbero essere irraggiungibili.
Analogamente a molti altri servizi cloud, AIaaS è prontamente disponibile su richiesta. I fornitori offrono contratti con moduli standard, rendendo relativamente semplice ed economico per i clienti configurare e utilizzare il servizio. Alcuni fornitori offrono servizi di intelligenza artificiale anche a titolo di consulenza, lavorando a stretto contatto con i clienti per adattare i servizi alle loro esigenze specifiche. Ciò può comportare la personalizzazione di modelli precostruiti in misura significativa o addirittura la personalizzazione completa per alcuni clienti di alto valore.
Motivazioni per considerare AIaaS
L’intelligenza artificiale come servizio (AIaaS) merita uno sguardo più attento per diversi motivi convincenti.
In primo luogo , i servizi di intelligenza artificiale svolgono un ruolo distinto e cruciale nel consentire funzionalità specifiche all’interno delle applicazioni definite dal cliente. A differenza dei tradizionali servizi cloud che supportano principalmente aspetti operativi come disponibilità, archiviazione, connettività, scalabilità e sicurezza, i servizi AI sono direttamente alla base delle funzionalità principali delle applicazioni dei clienti.
In altre parole, i servizi di intelligenza artificiale forniscono classificazioni, analisi, rilevamenti, previsioni e altre funzionalità su cui si basa l’applicazione del cliente. Le prestazioni del modello del servizio AI sono intimamente legate ai processi di ingegneria del fornitore e, pertanto, influenzano in modo significativo le funzionalità integrate nell’applicazione del cliente.
In secondo luogo , i sistemi di intelligenza artificiale, sebbene potenti, non sono esenti da sfide. Possono presentare errori, pregiudizi, disuguaglianze e altri problemi. Attraverso AIaaS, questi problemi hanno il potenziale per essere riprodotti su larga scala. Inoltre, la diffusa disponibilità di funzionalità IA all’avanguardia attraverso AIaaS, spesso con una supervisione limitata da parte dei fornitori, solleva preoccupazioni sull’abilitazione di applicazioni indesiderate, problematiche o addirittura illegali. Ciò solleva importanti domande riguardanti i ruoli, le responsabilità e le potenziali passività sia dei fornitori di AIaaS che dei loro clienti nel garantire un uso etico e legale delle tecnologie di intelligenza artificiale.
In terzo luogo , l’AIaaS è destinato a crescere in importanza. Le attività interne di machine learning possono essere proibitivamente costose e ad alta intensità di risorse, richiedendo l’accesso a grandi quantità di dati, competenze specializzate e una notevole potenza di calcolo. Fornendo agli sviluppatori la possibilità di “inserire” funzionalità di machine learning predefinite nelle loro applicazioni, AIaaS aumenta significativamente la probabilità che l’apprendimento automatico diventi la spina dorsale di una gamma più ampia di applicazioni. In futuro, molte organizzazioni che cercano di sfruttare l’intelligenza artificiale potrebbero fare affidamento sui servizi di intelligenza artificiale per integrare perfettamente le funzionalità desiderate.
da ultimo, in parte a causa della notevole quantità di dati, competenze e risorse computazionali necessarie per sviluppare sofisticati sistemi di intelligenza artificiale, è probabile che gli attori dominanti nell’economia digitale saranno i fornitori pratici di servizi di intelligenza artificiale. Come accennato in precedenza, Amazon, Microsoft e Google sono già emersi come leader nel settore AIaaS e detengono posizioni dominanti anche in altri settori dei servizi online. Questo consolidamento attorno ad alcuni grandi fornitori ha implicazioni significative. Questi fornitori non solo ottengono una fonte di entrate potenzialmente redditizia e monopolistica, ma si posizionano anche al centro di qualsiasi trasformazione sociale determinata dalla diffusa disponibilità delle tecnologie di intelligenza artificiale. Ciò li posiziona come attori centrali nel plasmare il futuro della società. I principali fornitori di AIaaS sono tre delle società “Big Tech” e rappresentano tre delle quattro società quotate in borsa di maggior valore a livello globale per capitalizzazione di mercato. Negli ultimi anni, queste aziende Big Tech hanno formato un oligopolio che esercita un potere significativo attraverso le loro risorse finanziarie e il dominio nei servizi online, ulteriormente consolidato dal controllo dell’infrastruttura AIaaS sia a livello virtuale che fisico.
La catena di elaborazione AIaaS
Figura. Rappresentazione delle fasi della catena di elaborazione AIaaS . Innanzitutto, il cliente raccoglie i dati di input da una o più fonti (come terze parti o broker di dati). Questa fase può comportare alcune elaborazioni – raccolta dati, pre-elaborazione, analisi, ecc. – da parte del cliente. Il cliente trasferisce quindi i dati di input al fornitore (richiesta), che li analizza . Il fornitore restituisce gli output di tale analisi al cliente (risposta). La fase di restituzione può essere seguita da un ulteriore trattamento da parte del cliente o dalla trasmissione dei dati ad altri, ma tale attività prima della fase di raccolta e successiva alla fase di restituzione non fa parte della catena AIaaS stessa.
Ora, approfondiamo l’intricato processo che costituisce la spina dorsale dell’AI as a Service, che chiameremo catena di elaborazione AIaaS. Proprio come l’ecosistema cloud più ampio (come illustrato nella Figura 1), la catena di elaborazione AIaaS coinvolge in genere almeno due entità chiave: i fornitori di servizi di intelligenza artificiale e i fornitori di applicazioni che sfruttano questi servizi, spesso definiti clienti o tenant nel cloud comune. terminologia. In alcuni casi, anche terze parti possono svolgere un ruolo in questa catena. Tali soggetti terzi possono essere sia utenti attivi dei servizi, sia soggetti passivi del trattamento.
La catena di elaborazione AIaaS è un ciclo in cui i dati fluiscono dai clienti ai fornitori e poi di nuovo ai clienti, coinvolgendo potenzialmente terze parti in varie fasi. Le fasi principali di questa catena di lavorazione comprendono:
- Raccolta dei dati di input ed elaborazione dei clienti: i clienti avviano il processo raccogliendo i dati di input. Questa raccolta di dati può assumere varie forme, come l’inserimento di dati da parte di terzi nell’applicazione del cliente, la raccolta di dati sull’utilizzo o sul comportamento, la sorveglianza di spazi fisici tramite telecamere, microfoni o sensori, l’acquisizione di dati da intermediari di dati e altro ancora. È importante sottolineare che la fase di raccolta dei dati non implica necessariamente archiviazione, aggregazione o ritardo temporale e potrebbe non toccare nemmeno le apparecchiature di proprietà o gestite dal cliente.
- Trasferimento dei dati di input ai fornitori: i clienti trasferiscono i dati di input raccolti ai fornitori tramite una richiesta API in rete. Questo trasferimento di dati può avvenire direttamente dagli utenti finali di terze parti dell’applicazione del cliente al fornitore, avviato e diretto dal cliente, senza passare attraverso server gestiti dal cliente. In alternativa, i dati possono provenire direttamente dal cliente stesso.
- Analisi da parte dei fornitori: i fornitori analizzano i dati trasferiti utilizzando sistemi di apprendimento automatico, applicando modelli addestrati utilizzando set di dati curati dal fornitore AIaaS. Questi modelli vengono solitamente aggiornati regolarmente e in modo iterativo dal fornitore per migliorare la precisione e affrontare i problemi identificati. L’attenzione qui è rivolta ai modelli generalmente disponibili per i clienti, piuttosto che ai modelli adattati alle specifiche esigenze del cliente.
- Risultati restituiti ai clienti: i fornitori restituiscono i risultati delle loro analisi ai clienti su una rete come risposte API. Questi risultati vengono generalmente inviati all’entità che ha avviato la richiesta. In alcuni casi, i dati di output possono essere trasferiti direttamente dal fornitore a utenti finali terzi dell’applicazione del cliente per la visualizzazione o l’ulteriore elaborazione, bypassando le apparecchiature gestite dal cliente.
Dopo la fase di restituzione, i clienti possono eseguire le proprie analisi o altre elaborazioni dei risultati del servizio. I dati di output o i risultati dell’elaborazione successiva possono essere utilizzati dalle applicazioni del cliente per determinare funzionalità successive, visualizzati su siti Web o app, attivare chiamate AIaaS aggiuntive, archiviati in database, informare le funzionalità del dispositivo, facilitare la comprensione da parte del cliente dell’utilizzo dell’applicazione o essere trasferiti ad altri entità, tra le altre possibilità.
Inoltre, i fornitori possono effettuare un ulteriore trattamento dei dati immessi per i propri scopi, al di là della catena di trattamento AIaaS centrale. Questo trattamento aggiuntivo da parte dei fornitori può essere ampiamente classificato in due tipi:
- Trattamento accessorio: questo trattamento è necessario e direttamente connesso alla fornitura di un servizio commerciale di IA. Comprende attività quali fatturazione, sicurezza, manutenzione tecnica e conformità ai requisiti legali e normativi.
- Trattamenti aggiuntivi: questo tipo di trattamento ha finalità estranee alla fornitura commerciale del servizio AI stesso. Gli esempi includono il miglioramento di modelli o sistemi, la conduzione di ricerche di mercato o l’applicazione di aspetti dei termini di servizio del fornitore che non sono collegati al trattamento accessorio. L’elaborazione supplementare spesso comporta l’utilizzo dei dati dei clienti per migliorare i modelli, migliorando così la funzionalità sia dei modelli del fornitore nella base clienti che nelle applicazioni dei singoli clienti.
In particolare, il trattamento supplementare è a discrezione del fornitore, poiché non è un requisito per la fornitura del servizio stesso. Mentre i fornitori di servizi cloud utilizzano le informazioni raccolte sull’utilizzo degli altri servizi da parte dei clienti per informare il miglioramento e lo sviluppo del prodotto (ad esempio, metadati), AIaaS è unico in quanto spesso implica l’utilizzo dei dati di input dei clienti effettivi per un’elaborazione supplementare per migliorare i modelli di intelligenza artificiale principali. Ciò porta a miglioramenti nei modelli del fornitore e, di conseguenza, nella funzionalità delle applicazioni dei clienti.
I dettagli precisi su come i fornitori di AIaaS utilizzano i dati dei clienti possono variare, ma le informazioni disponibili suggeriscono che i principali fornitori di AIaaS si impegnano in un trattamento supplementare utilizzando i dati dei clienti in una certa misura. Ad esempio, Google chiede ai clienti di consentire l’uso dei loro input di riconoscimento vocale per il perfezionamento del modello, mentre Amazon utilizza i dati dei clienti dal servizio di visione Rekognition per il miglioramento del modello per impostazione predefinita.
Microsoft dichiara esplicitamente di non utilizzare i dati dei clienti di determinati servizi AI di Azure per elaborazioni supplementari, ma può utilizzare i dati dei clienti di altri servizi. Tuttavia, non è chiaro fino a che punto Microsoft si impegni nell’elaborazione supplementare dei dati dei clienti per vari servizi di intelligenza artificiale. I fornitori possono anche offrire incentivi finanziari ai clienti che consentono l’accesso ai propri dati. Questo tipo di elaborazione supplementare, guidata dai dati dei clienti, è una caratteristica distintiva di AIaaS, che lo distingue dalla maggior parte degli altri servizi cloud.
Questa multiforme catena di elaborazione AIaaS rappresenta il complesso viaggio dei dati dalla raccolta da parte dei clienti all’analisi da parte dei fornitori, con molte potenziali implicazioni per la privacy dei dati, la sicurezza, l’etica e il funzionamento di applicazioni e servizi basati sull’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale come servizio (AIaaS): colmare il divario
Per affrontare queste sfide e rendere l’intelligenza artificiale più accessibile, i fornitori di servizi cloud come Amazon, Google, IBM, Microsoft, Salesforce e SAP hanno introdotto servizi di intelligenza artificiale che forniscono funzionalità di machine learning, deep learning, analisi e inferenza su abbonamento. Questi servizi portano le capacità dell’intelligenza artificiale direttamente dal cloud alle organizzazioni, colmando il divario tra il potenziale dell’intelligenza artificiale e la sua implementazione pratica.
Anche le start-up e le piccole e medie imprese (PMI) sono entrate nell’arena AIaaS, offrendo servizi AI basati su cloud su misura progettati per soddisfare le esigenze specifiche di vari settori. Ad esempio, Incomaker fornisce strumenti di automazione delle vendite e del marketing basati sull’intelligenza artificiale. Collettivamente, questi servizi sono noti come Artificial Intelligence as a Service (AIaaS), che combina la potenza dell’intelligenza artificiale con la comodità del cloud computing.
L’essenza di AIaaS
AIaaS mira a democratizzare l’intelligenza artificiale rendendola accessibile e conveniente per le organizzazioni di tutte le dimensioni, indipendentemente dalla loro sofisticazione tecnologica o dai vincoli di budget. Il principio fondamentale di AIaaS è guidare gli utenti attraverso il processo di sviluppo e implementazione dell’IA senza la necessità di una conoscenza approfondita di algoritmi e tecnologie complessi.
Con AIaaS, gli utenti possono concentrarsi su attività quali la formazione e la configurazione dei propri modelli di intelligenza artificiale, allineando la tecnologia ai propri requisiti specifici e perseguendo le proprie competenze chiave senza essere gravati dalle complessità di installazione, manutenzione e relative preoccupazioni di gestione. Questo spostamento di focus consente alle organizzazioni di sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale senza la necessità di un team dedicato di esperti di intelligenza artificiale.
Applicazioni pratiche di AIaaS
Per illustrare l’applicazione pratica di AIaaS, si consideri lo sviluppo di un sistema di controllo della qualità industriale basato sulle immagini delle telecamere dei prodotti fabbricati. In questo scenario, viene utilizzata una piattaforma AIaaS per semplificare il processo. Ecco come funziona:
- Acquisizione di immagini: in uno stabilimento di produzione viene utilizzata una fotocamera per acquisire immagini dei prodotti mentre si muovono lungo la linea di produzione.
- Analisi delle immagini: queste immagini vengono quindi trasmesse a un fornitore AIaaS specializzato in funzionalità di visione artificiale.
- Valutazione basata sull’intelligenza artificiale: la piattaforma AIaaS elabora le immagini utilizzando algoritmi avanzati di visione artificiale, determinando se il prodotto è in buone condizioni o presenta difetti.
- Feedback in tempo reale: i risultati della valutazione vengono trasmessi allo stabilimento di produzione in tempo reale, consentendo un’azione correttiva immediata se vengono rilevati difetti.
In questo scenario, gli sviluppatori del sistema di controllo qualità non hanno bisogno di confrontarsi con le complessità tecniche degli algoritmi di visione artificiale. Sfruttano invece l’esperienza del fornitore AIaaS, che gestisce le decisioni relative all’hardware e alla configurazione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sul perfezionamento dei processi di controllo qualità.
Il significato crescente della ricerca AIaaS
Ricercatori provenienti da diversi settori hanno riconosciuto la crescente importanza dell’AIaaS nel plasmare il panorama tecnologico. Sono emersi diversi flussi di ricerca che affrontano gli aspetti critici dell’AIaaS:
- Progettazione e valutazione dei servizi di intelligenza artificiale: studiosi come Boag et al. (2018) ed Elshawi et al. (2018) si sono concentrati sulla progettazione e valutazione dei servizi di intelligenza artificiale offerti attraverso il cloud.
- Adozione e uso efficace: ricercatori come Zapadka et al. (2020) e Pandl et al. (2021) hanno esplorato l’adozione e l’utilizzo efficace di AIaaS, facendo luce sulle migliori pratiche e sfide.
- Uso improprio e sicurezza: Javadi et al. (2020) hanno approfondito il potenziale uso improprio di AIaaS da parte dei suoi utenti, mentre altri come Truex et al. (2019) hanno studiato le vulnerabilità della sicurezza e i problemi associati all’AIaaS.
Man mano che il campo di ricerca sull’AIaaS si espande, diventa evidente che un quadro coeso e una terminologia chiara sono essenziali per promuovere progressi significativi.
L’enigma terminologico
Sebbene l’AIaaS abbia guadagnato terreno sia nel mondo accademico che nell’industria, la terminologia utilizzata per descrivere questo fenomeno rimane varia e frammentata. Sebbene il termine “intelligenza artificiale come servizio” non sia prevalente in letteratura, vari altri termini vengono utilizzati per caratterizzare concetti simili:
- Machine Learning as a Service (MLaaS) : forse il termine più diffuso, MLaaS enfatizza la fornitura basata su cloud di funzionalità di machine learning.
- Deep Learning as a Service (DLaaS) : questo termine si concentra sulle soluzioni di deep learning basate su cloud, che sono un sottoinsieme delle tecnologie di intelligenza artificiale.
- Inference as a Service (IaaS) : IaaS restringe l’attenzione al processo specifico di fare previsioni o inferenze utilizzando modelli di intelligenza artificiale.
- Neural Networks as a Service (NaaS) : questo termine evidenzia la fornitura basata su cloud di servizi di intelligenza artificiale basati su reti neurali.
- Analytics as a Service (AaaS) : AaaS amplia l’ambito per includere servizi analitici forniti tramite il cloud.
La molteplicità dei termini deriva dalla natura dinamica di AIaaS, guidata dai progressi tecnologici, dalle innovazioni e dalla crescente diversità delle offerte sul mercato. Inoltre, questi termini si riferiscono prevalentemente a software e applicazioni di intelligenza artificiale, allineandoli al modello cloud convenzionale Software as a Service (SaaS), come evidente nella ricerca (Javadi et al., 2020).
Verso una concettualizzazione unificata
Per promuovere chiarezza e coerenza nella ricerca e nella pratica AIaaS, è imperativo sviluppare una concettualizzazione uniforme. Il nostro articolo mira a contribuire a questo obiettivo proponendo una definizione completa di AIaaS e organizzandolo in una struttura gerarchica composta da tre livelli:
- Livello infrastruttura: questo livello riguarda l’infrastruttura basata su cloud e le risorse hardware che supportano i servizi di intelligenza artificiale. Corrisponde al modello Infrastructure as a Service (IaaS) nel cloud computing.
- Livello piattaforma: il livello piattaforma include servizi che facilitano lo sviluppo, l’implementazione e la gestione di modelli e applicazioni di intelligenza artificiale. Ciò è in linea con il modello Platform as a Service (PaaS) nel cloud computing.
- Livello di servizio: al vertice della gerarchia c’è il livello di servizio, che comprende le effettive capacità di intelligenza artificiale fornite agli utenti finali. Questo livello è simile al modello Software as a Service (SaaS) nel cloud computing.
Caratteristiche principali di AIaaS
Sebbene le offerte AIaaS possano variare ampiamente, esistono caratteristiche comuni che definiscono questo fenomeno:
- Astrazione della complessità: AIaaS astrae le complessità tecniche dei servizi di intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale senza richiedere una profonda esperienza negli algoritmi di intelligenza artificiale.
- Eredità del cloud: AIaaS eredita le caratteristiche del cloud computing, tra cui il provisioning su richiesta, la scalabilità e l’accessibilità tramite Internet.
Definire l’intelligenza artificiale come stack di servizi
AIaaS è l’incarnazione dei sistemi basati su cloud che offrono servizi on-demand sia alle organizzazioni che ai singoli individui. Questi servizi abbracciano l’intero spettro dell’intelligenza artificiale, dall’implementazione e sviluppo di modelli di intelligenza artificiale alla formazione e gestione degli stessi. È importante capire che AIaaS va oltre le applicazioni AI pronte all’uso come i chatbot basati sull’elaborazione del linguaggio naturale. Include inoltre gli strumenti e le risorse essenziali necessari per la creazione, il funzionamento e la manutenzione dei modelli di intelligenza artificiale.
Proprio come i tradizionali modelli di servizi cloud, AIaaS è strutturato in tre livelli, organizzati gerarchicamente in base al livello di astrazione che forniscono. Questi strati possono essere visti come una pila, in cui ogni strato si basa su quello sottostante. I tre livelli dello stack AIaaS sono i seguenti:
Servizi software AI: questi servizi offrono applicazioni AI e elementi costitutivi pronti all’uso, simili al tradizionale livello cloud SaaS (Software as a Service).
Servizi per sviluppatori AI: situati nel livello intermedio, questi servizi forniscono strumenti e assistenza agli sviluppatori per implementare codice e sbloccare funzionalità AI. Questo livello si riferisce al livello cloud Platform as a Service (PaaS).
Servizi di infrastruttura IA: alla base dello stack ci sono i servizi di infrastruttura IA, che forniscono la potenza computazionale grezza necessaria per costruire e addestrare algoritmi IA, nonché capacità di rete e di archiviazione per l’archiviazione e la condivisione dei dati. Questo livello è in linea con il livello cloud Infrastructure as a Service (IaaS).
Vale la pena notare che le organizzazioni possono stabilire interdipendenze tra questi livelli, creando complesse catene di fornitura cloud. Sebbene ogni livello possa essere indipendente, esiste la possibilità di creare servizi software di intelligenza artificiale sopra i servizi per sviluppatori di intelligenza artificiale, che a loro volta si basano su servizi di infrastruttura di intelligenza artificiale. Questa interazione tra i livelli forma lo stack AIaaS.
Servizi software di intelligenza artificiale
Tra gli aspetti più importanti e ampiamente utilizzati dell’AIaaS ci sono i servizi software AI. Questi servizi comprendono applicazioni e elementi costitutivi pronti all’uso, che ricordano i tradizionali modelli cloud SaaS. Oggi, molti sistemi basati sull’intelligenza artificiale si basano su tecniche di machine learning o deep learning, rendendo questi metodi la pietra angolare dei popolari servizi software di intelligenza artificiale.
Inference as a Service (IaaS): un aspetto chiave dei servizi software di intelligenza artificiale è l’inferenza come servizio. Qui, gli utenti possono accedere a modelli di machine learning pre-addestrati o impegnarsi in Machine Learning as a Service (MLaaS), che consente agli utenti di creare e personalizzare i propri modelli di machine learning. L’inferenza come servizio semplifica il processo di esecuzione dei modelli di intelligenza artificiale automatizzando l’archiviazione dei dati, l’addestramento del classificatore e la classificazione.
Questi servizi sono disponibili in varie forme, inclusi servizi linguistici (analisi del testo o traduzione), servizi di analisi (consigli sui prodotti o deduzione di conoscenze), servizi vocali (sintesi vocale e sintesi vocale) e servizi di visione artificiale (immagini e analisi video per l’identificazione e l’etichettatura degli oggetti). Ciò che rende questi servizi particolarmente preziosi è che consentono agli sviluppatori di tutti i livelli di sfruttare la tecnologia di apprendimento automatico senza la necessità di un’aggregazione estesa dei dati. Gli utenti possono sfruttare le competenze integrate nei modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati, rendendo l’intelligenza artificiale accessibile a chi è al di fuori del dominio dell’intelligenza artificiale.
L’inferenza come servizio, tuttavia, tende ad essere una soluzione black-box, che offre opzioni di personalizzazione limitate per i modelli di intelligenza artificiale o i set di dati sottostanti. Per risolvere questa limitazione, è emerso MLaaS per soddisfare gli utenti esperti, fornendo loro maggiore controllo e personalizzazione sulle configurazioni del modello AI. MLaaS guida gli utenti attraverso la pipeline di machine learning, semplificando attività come la preelaborazione dei dati, la selezione delle funzionalità, la scelta del classificatore, l’ottimizzazione degli iperparametri e l’addestramento del modello.
Abilitare gli sviluppatori con AIaaS
AIaaS estende la sua portata nel regno dei modelli cloud Platform as a Service (PaaS), offrendo agli sviluppatori un’ampia gamma di servizi e strumenti per facilitare lo sviluppo e la gestione delle applicazioni AI. Questi servizi mirano a semplificare il processo di sviluppo e a consentire agli sviluppatori, indipendentemente dal loro livello di competenza, di sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale.
Casella degli strumenti dei servizi per sviluppatori AI
All’interno del livello AI Developer Services, gli sviluppatori hanno accesso a un versatile toolbox (Tabella 2) progettato per semplificare e accelerare l’implementazione delle funzionalità AI nelle loro applicazioni. Alcuni componenti chiave di questo toolbox includono:
Framework AI: framework AI open source come Tensorflow, PyTorch, Caffe, Theano, Horovod e MXNet sono ora offerti come servizi on-demand. Questi framework comprendono una gamma di algoritmi e strumenti di intelligenza artificiale, riducendo lo sforzo richiesto per la progettazione, la formazione e l’utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale. Ad esempio, Tensorflow, sviluppato da Google, fornisce una piattaforma per l’apprendimento automatico con flussi di lavoro predefiniti che accelerano lo sviluppo e la formazione dei modelli.
Strumenti di sviluppo: i servizi per sviluppatori AI offrono strumenti di sviluppo come PyCharm, Microsoft VS Code, Jupyter e MATLAB. Questi strumenti facilitano una codifica più rapida e un’integrazione perfetta delle API, consentendo agli sviluppatori di lavorare in modo efficiente ed efficace.
Strumenti di preparazione dei dati: dati di alta qualità sono essenziali per l’efficienza del modello di intelligenza artificiale. I fornitori di AIaaS hanno risposto offrendo strumenti di preparazione dei dati che assistono nell’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati. Questi strumenti automatizzano la pre-elaborazione e la post-elaborazione dei dati, rendendo più semplice per gli utenti preparare i dati per l’addestramento e la valutazione del modello di intelligenza artificiale. Questa funzionalità è particolarmente preziosa per i data scientist, poiché consente loro di concentrarsi sui dati stessi.
Librerie e SDK AI: gli sviluppatori possono accedere alle librerie AI e ai kit di sviluppo software, che consistono in funzioni software di basso livello progettate per ottimizzare l’implementazione di framework AI su infrastrutture specifiche. Queste librerie sono perfettamente integrate nel codice sorgente delle applicazioni AI, consentendo agli sviluppatori di interagire con l’API del servizio attraverso metodi predefiniti. Gli esempi includono librerie per la gestione dei dati, l’esecuzione di operazioni matematiche avanzate e l’aggiunta di capacità cognitive come la visione artificiale o la traduzione linguistica. Queste risorse on-demand riducono le barriere che impediscono agli sviluppatori di integrare AIaaS nei loro prodotti software esistenti.
In sintesi, i servizi per sviluppatori AI forniscono agli sviluppatori un kit di strumenti completo per semplificare l’integrazione delle funzionalità AI nelle loro applicazioni. Questi strumenti e risorse si rivolgono sia agli sviluppatori esperti che ai nuovi arrivati, promuovendo l’innovazione e accelerando l’adozione dell’intelligenza artificiale in diversi settori.
Servizi infrastrutturali IA
Mentre i servizi per sviluppatori AI forniscono agli sviluppatori gli strumenti e i framework necessari, il fondamento di AIaaS risiede nei servizi di infrastruttura AI. Questi servizi forniscono la potenza computazionale necessaria per costruire e addestrare algoritmi di intelligenza artificiale, insieme alle capacità di rete e di archiviazione essenziali necessarie per l’archiviazione e la condivisione dei dati. In sostanza, i servizi di infrastruttura AI si allineano al modello cloud Infrastructure as a Service (IaaS).
Risorse computazionali
Gli utenti AIaaS hanno a disposizione un ampio spettro di risorse computazionali, che vanno da server fisici e macchine virtuali a contenitori e hardware AI specializzato come unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione tensore (TPU). Complesse attività di deep learning e rete neurale spesso richiedono l’uso di GPU o TPU per accelerare i calcoli. I fornitori possono anche offrire servizi di elaborazione aggiuntivi, tra cui l’elaborazione batch e stream, l’orchestrazione dei contenitori e l’elaborazione serverless, per parallelizzare e automatizzare le fasi di machine learning. Le piattaforme cloud come AWS e Google Cloud forniscono l’accesso a hardware specializzato, come le TPU, progettate per l’addestramento delle reti neurali utilizzando framework come TensorFlow.
Gestione dati
I dati sono la linfa vitale dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale e i servizi infrastrutturali dell’intelligenza artificiale sono attrezzati per gestirne le diverse forme e funzioni. Questi servizi garantiscono l’accesso a database relazionali e NoSQL, consentendo agli utenti di caricare e integrare data lake esterni come input per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Dati di addestramento di alta qualità sono essenziali ma spesso la loro creazione è costosa e richiede molto tempo, soprattutto quando è richiesta l’annotazione da parte di esperti. I servizi infrastrutturali di intelligenza artificiale affrontano questa sfida facilitando l’archiviazione e la condivisione efficiente dei dati. I silos di dati possono essere combinati per migliorare la precisione dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale o consentirne l’applicazione.
Inoltre, i servizi infrastrutturali di intelligenza artificiale consentono la fornitura di dati come servizio. Gli utenti possono richiedere dati tramite API dati o interfacce web, con controlli granulari di autenticazione e autorizzazione e modelli di prezzo. Questo approccio democratizza l’accesso a set di dati di alta qualità e promuove la collaborazione tra le organizzazioni.
Astrazione della complessità
AIaaS semplifica l’adozione delle tecnologie AI, rendendole accessibili alle organizzazioni, in particolare alle piccole e medie imprese (PMI) che non dispongono delle competenze, dell’hardware o del software necessari per lo sviluppo di applicazioni AI.
L’astrazione della complessità, una caratteristica chiave di AIaaS, ruota attorno al nascondere i dettagli complessi dei servizi di intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di scaricare il controllo e la responsabilità sui fornitori di servizi.
L’astrazione della complessità si applica a tutti i livelli dello stack AIaaS, semplificando il processo di sviluppo e riducendo il time-to-market per le applicazioni AI. Gli utenti vengono liberati dalle complessità legate alla pianificazione, allo sviluppo e alla configurazione dell’hardware e degli strumenti di sviluppo. AIaaS offre una piattaforma pronta all’uso, che consente alle organizzazioni di concentrarsi sul proprio core business sfruttando al tempo stesso i vantaggi dell’intelligenza artificiale.
Astrazione hardware: AIaaS elimina la necessità per gli utenti di gestire le proprie risorse hardware, il che è fondamentale per un’esecuzione efficiente del modello AI. I fornitori di AIaaS ottimizzano le configurazioni hardware, tra cui CPU, GPU e hardware AI specializzato come i TPU, garantendo prestazioni ottimali ed efficienza in termini di costi.
Impostazione e configurazione semplificate: l’impostazione e la configurazione dell’infrastruttura AI sono impegnative e richiedono molto tempo. AIaaS risparmia agli utenti questa complessità, consentendo loro di concentrarsi sullo sviluppo del modello AI delegando al contempo le attività di installazione e configurazione ai fornitori di servizi.
Offload di manutenzione: AIaaS trasferisce l’onere di mantenere i framework e le librerie di intelligenza artificiale al fornitore, un compito particolarmente arduo a causa dei frequenti aggiornamenti e cambiamenti nella comunità di intelligenza artificiale open source.
Automazione
L’automazione è una caratteristica fondamentale di AIaaS, che influisce su ogni livello dello stack AIaaS. Consente agli utenti di ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale, selezionare architetture hardware adeguate e gestire senza problemi i guasti hardware e software.
Ottimizzazione automatizzata dei modelli: il software AI e i servizi per gli sviluppatori automatizzano la selezione dei classificatori e l’ottimizzazione degli iperparametri, riducendo la complessità dell’ottimizzazione dei modelli AI. Gli utenti possono fare affidamento su algoritmi automatizzati per scegliere i classificatori ottimali, semplificando notevolmente il processo di sviluppo del modello.
Ottimizzazione hardware: i servizi di infrastruttura AI adattano automaticamente le configurazioni hardware per soddisfare i requisiti unici degli algoritmi AI. Gli utenti beneficiano dell’efficiente allocazione delle risorse, selezionando l’hardware ideale per le loro specifiche esigenze del modello di intelligenza artificiale.
Resilienza attraverso l’automazione: AIaaS gestisce automaticamente i guasti nell’infrastruttura e nello stack software. Ciò è fondamentale per i sistemi basati sull’intelligenza artificiale, dove lunghi processi di formazione possono essere interrotti da guasti. AIaaS riprova le attività non riuscite e fornisce messaggi di errore significativi, migliorando la resilienza del sistema.
Personalizzazione
AIaaS raggiunge un equilibrio tra il soddisfare le organizzazioni con competenze limitate nell’intelligenza artificiale e l’offrire agli utenti avanzati la possibilità di personalizzare, configurare e controllare i modelli di intelligenza artificiale in base alle loro esigenze specifiche.
Configurazione ottimale del modello: la personalizzazione consente agli utenti di sperimentare la selezione del classificatore e l’ottimizzazione degli iperparametri, ottimizzando i modelli AI per i loro set di dati unici. Gli utenti possono selezionare le configurazioni più adatte ai loro casi d’uso specifici.
Infrastruttura AI configurabile: i servizi di infrastruttura AI offrono un’architettura che può essere estesa e personalizzata. Gli utenti possono integrare algoritmi personalizzati, servizi di terze parti e moduli nel flusso di lavoro, migliorando flessibilità e controllo.
Comunità e collaborazione: le architetture estensibili promuovono la collaborazione all’interno delle comunità AI, consentendo agli utenti di migliorare collettivamente le funzionalità AIaaS. L’integrazione con le principali infrastrutture di intelligenza artificiale basate su cloud incoraggia la personalizzazione e l’adattamento a requisiti specifici.
Caratteristiche ereditate del cloud
AIaaS sfrutta le caratteristiche intrinseche del cloud computing, aumentandone l’attrattiva e l’utilità.
Self-service on-demand: gli utenti possono fornire funzionalità e risorse AI senza intervento umano, consentendo una facile scalabilità e gestione delle risorse. Gli abbonamenti di prova consentono agli utenti di testare le offerte AIaaS prima di impegnarsi.
Pooling delle risorse: AIaaS sfrutta il pooling delle risorse per supportare calcoli paralleli e accogliere migliaia di utenti contemporaneamente. Ciò è particolarmente utile per la configurazione dei parametri, la selezione del classificatore e la condivisione delle risorse.
Scalabilità: AIaaS offre scalabilità fornendo e rilasciando in modo elastico le risorse hardware secondo le configurazioni definite dall’utente. Questa flessibilità soddisfa i requisiti hardware in evoluzione delle applicazioni AI.
Ampio accesso alla rete: AIaaS è accessibile tramite la rete tramite API standardizzate e interfacce intuitive, semplificando l’integrazione nei prodotti e nei flussi di lavoro esistenti.
Servizio misurato: gli utenti beneficiano di monitoraggio, controllo e reporting trasparenti sull’utilizzo delle risorse, che portano a modelli di prezzo “pay-as-you-go” convenienti in termini di costi. Questa prevedibilità è particolarmente vantaggiosa per le PMI e le organizzazioni con competenze limitate in materia di intelligenza artificiale.
In questo capitolo, approfondiamo queste sfide ed evidenziamo le aree critiche per la ricerca futura all’interno della comunità BISE (Business and Information Systems Engineering).
Sfide ereditate dall’intelligenza artificiale e dal cloud computing
Pregiudizi razziali: l’intelligenza artificiale nel settore sanitario è stata segnata da problemi di pregiudizi razziali (Obermeyer et al. 2019). L’AIaaS eredita queste preoccupazioni, sottolineando la necessità di solide strategie di mitigazione per affrontare i pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale, in particolare in settori critici come l’assistenza sanitaria.
Mancanza di controllo: l’AIaaS condivide sfide comuni con il cloud computing, comprese le preoccupazioni sul controllo limitato degli utenti sui propri sistemi di intelligenza artificiale (Weinhardt et al. 2009; Trenz et al. 2019). La sfida sta nel trovare un equilibrio tra responsabilizzazione dell’utente e facilità d’uso.
Preoccupazioni per la sicurezza: la sicurezza è una responsabilità condivisa tra gli utenti AIaaS e i fornitori di servizi. Garantire l’integrazione sicura di modelli e dati di intelligenza artificiale all’interno dell’ambiente cloud presenta nuove sfide che richiedono soluzioni complete (Trenz et al. 2019).
Percezione di una scatola nera: AIaaS spesso soffre di una percezione di “scatola nera”, in cui il funzionamento interno dei modelli di intelligenza artificiale è nascosto agli utenti. Questa opacità erode la fiducia, la responsabilità e la spiegabilità (Javadi et al. 2020; Pandl et al. 2021).
Nuove sfide socio-tecniche nell’AIaaS
Requisiti per un’intelligenza artificiale affidabile (TAI): per ottenere la fiducia degli utenti e garantire pratiche etiche di intelligenza artificiale, AIaaS deve aderire alle linee guida Trustworthy AI (TAI) , come quelle emanate dall’Unione europea (Commissione europea 2019). La TAI richiede che l’intelligenza artificiale sia sviluppata, distribuita e utilizzata in modo etico, rispettando leggi e principi.
Potenziamento dell’azione umana e della supervisione: il requisito n. 1 richiede che AIaaS consenta agli utenti di prendere decisioni informate ed esercitare il controllo sui sistemi che utilizzano. Tuttavia, fornire controllo senza compromettere l’usabilità è un equilibrio delicato (Yao et al. 2017).
Garantire robustezza tecnica e sicurezza: il requisito n. 2 richiede che AIaaS sia resiliente, sicuro, accurato, affidabile e riproducibile. Nonostante sia percepito come più resiliente dell’IA interna, l’AIaaS deve ancora affrontare sfide in termini di affidabilità (Fig. 3).
Interoperabilità di AIaaS: AIaaS opera all’interno di un complesso ecosistema di fornitori, parti interessate e utenti, rendendo l’interoperabilità cruciale. Il raggiungimento di un’efficace interoperabilità del cloud è un’area di ricerca che richiede attenzione, compreso lo sviluppo di standard e migliori pratiche (Fig. 3).
(adattato da Floerecke et al. 2020 -link.springer.com/article/10.1007/s12599-021-00708-w#ref-CR20)
Future direzioni di ricerca per BISE
Mitigazione dei pregiudizi: la ricerca dovrebbe concentrarsi sullo sviluppo di tecniche di rilevamento e mitigazione dei pregiudizi specifiche per AIaaS per garantire risultati giusti ed equi tra diversi gruppi di utenti.
Trasparenza e spiegabilità: il lavoro futuro dovrebbe esplorare metodi per aumentare la trasparenza e la spiegabilità dei sistemi AIaaS, consentendo agli utenti di comprendere i processi decisionali di questi sistemi.
Sicurezza e affidabilità: la ricerca deve affrontare i problemi di sicurezza specifici dell’AIaaS, concentrandosi sulla salvaguardia dei dati sensibili e sul miglioramento dell’affidabilità del sistema, soprattutto tra i fornitori AIaaS più piccoli.
Progettazione incentrata sull’utente: indagare i principi di progettazione incentrati sull’utente per AIaaS per trovare un equilibrio tra controllo dell’utente e facilità d’uso del sistema, garantendo l’usabilità per utenti con diversi livelli di competenza.
Considerazioni etiche: i ricercatori BISE dovrebbero approfondire le implicazioni etiche dell’AIaaS, creando quadri per lo sviluppo, l’implementazione e l’uso etico dell’IA.
Diversità ed equità dei modelli: è necessaria la ricerca per affrontare la sfida di fornire servizi AIaaS equi e accurati che si rivolgano a gruppi e culture di utenti diversi, in particolare per quanto riguarda i modelli pre-addestrati e trasferiti.
Privacy e governance dei dati: esplora metodi innovativi per salvaguardare la privacy dei dati in AIaaS, compreso l’uso di crittografia, blockchain e certificazioni di terze parti per garantire la conformità alle normative sulla privacy.
Tuttavia, cosa succede se questi fornitori di servizi di intelligenza artificiale si trovano ad affrontare blocchi operativi?
L’importanza dei fornitori di servizi di intelligenza artificiale
I fornitori di servizi di IA rappresentano la spina dorsale dell’adozione dell’IA in vari settori. Offrono un’ampia gamma di servizi, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini, l’analisi predittiva e altro ancora. Questi servizi sono alla base di applicazioni come assistenti virtuali, veicoli autonomi, rilevamento di frodi e diagnosi mediche. Data la loro influenza diffusa, qualsiasi interruzione dei fornitori di servizi di intelligenza artificiale può avere effetti a cascata sulle imprese, sulle economie e sulla società in generale.
Comprendere i rischi
Prima di affrontare come mitigare questi rischi, è essenziale comprendere le potenziali sfide associate all’interruzione dei fornitori di servizi di intelligenza artificiale:
- Impatto economico : una perturbazione significativa potrebbe portare a perdite finanziarie per aziende e investitori. L’improvviso arresto dei servizi dipendenti dall’intelligenza artificiale può interrompere le catene di approvvigionamento, le relazioni con i clienti e i mercati finanziari.
- Preoccupazioni per la sicurezza : in applicazioni critiche come i veicoli autonomi e l’assistenza sanitaria, le interruzioni dell’intelligenza artificiale potrebbero provocare incidenti, diagnosi errate e altre situazioni pericolose per la vita. Garantire la sicurezza rimane fondamentale.
- Privacy e sicurezza : la violazione dei fornitori di servizi di intelligenza artificiale può portare all’accesso non autorizzato a dati sensibili. Le violazioni della privacy e l’uso improprio dei dati sono le principali preoccupazioni.
- Erosione della fiducia : ripetute interruzioni possono erodere la fiducia del pubblico nelle tecnologie e nei fornitori di servizi di intelligenza artificiale, ostacolando una più ampia adozione delle soluzioni di intelligenza artificiale.
Mitigare i rischi
Per affrontare questi rischi in modo efficace è necessario un approccio articolato. Di seguito sono riportate le strategie per mitigare i rischi associati all’interruzione dei fornitori di servizi di intelligenza artificiale:
Robuste misure di sicurezza informatica
- Monitoraggio continuo : i fornitori di servizi di intelligenza artificiale dovrebbero investire nel monitoraggio in tempo reale dei loro sistemi per rilevare tempestivamente attività insolite e potenziali vulnerabilità.
- Crittografia : implementare tecniche di crittografia avanzate per proteggere i dati sia a riposo che in transito.
- Controlli di accesso : applica severi controlli di accesso per limitare chi può accedere a sistemi e dati critici.
- Ridondanza e backup : mantieni l’infrastruttura ridondante e i backup dei dati per garantire un ripristino rapido in caso di interruzione.
Quadri normativi
- Supervisione del governo : i governi dovrebbero stabilire normative complete per i fornitori di servizi di intelligenza artificiale, imponendo standard e protocolli di sicurezza rigorosi.
- Leggi sulla protezione dei dati : applica solide leggi sulla protezione dei dati per salvaguardare i dati degli utenti e ritenere le aziende responsabili delle violazioni dei dati.
- Sanzioni per non conformità : imporre sanzioni significative per i fornitori di servizi di intelligenza artificiale che non rispettano gli standard di sicurezza e privacy, incentivando la conformità.
Diversificazione e interoperabilità
- Diversi fornitori di servizi : incoraggiare le organizzazioni a diversificare i propri fornitori di servizi di intelligenza artificiale, riducendo la dipendenza da una singola entità.
- Standard di interoperabilità : promuovere lo sviluppo di standard di interoperabilità per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale possano passare senza problemi da un fornitore all’altro in caso di interruzione.
Collaborazione pubblico-privato
- Condivisione delle informazioni : promuovere la collaborazione tra fornitori di servizi di intelligenza artificiale, governi e altre parti interessate per condividere informazioni sulle minacce e migliori pratiche.
- Piani di risposta congiunti : sviluppare piani di risposta coordinati che delineino le azioni da intraprendere in caso di interruzione.
5. Educazione e sensibilizzazione
- Formazione degli utenti : istruire gli utenti e le organizzazioni sulle migliori pratiche per proteggere sistemi e dati dipendenti dall’intelligenza artificiale.
- Trasparenza : promuovere la trasparenza nei sistemi di intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di comprendere come i loro dati vengono utilizzati e protetti.
6. Sviluppo etico dell’IA
- Mitigazione dei pregiudizi : garantire che i modelli di intelligenza artificiale siano addestrati e implementati senza pregiudizi, riducendo il rischio di danni e discriminazioni.
- Linee guida etiche : stabilire chiare linee guida etiche che i fornitori di servizi di intelligenza artificiale dovranno seguire nei loro processi di sviluppo e implementazione.
Conclusione
Mitigare i rischi associati all’interruzione dei fornitori di servizi di intelligenza artificiale è fondamentale per garantire la crescita e l’adozione continue delle tecnologie di intelligenza artificiale. Con la giusta combinazione di misure di sicurezza informatica, quadri normativi, strategie di diversificazione, collaborazione, istruzione e sviluppo etico, possiamo creare un futuro sicuro e affidabile basato sull’intelligenza artificiale. È una responsabilità collettiva, che coinvolge governi, imprese e individui, salvaguardare i potenziali benefici dell’intelligenza artificiale minimizzandone i rischi.
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