Дэвид Колвелл из Tricentis говорит о новых препятствиях в разработке ИИ

В последние годы стремительное развитие ИИ революционизировало множество отраслей, изменив способ, которым мы работаем, коммуницируем и решаем сложные проблемы.

Тем не менее, по мере того как технологии ИИ становятся все более сложными и широкораспространенными, растут и опасения по поводу их потенциальных рисков и последствий. Государства и регуляторные органы по всему миру отвечают на эти опасения, вводя новые рекомендации и правила, направленные на обеспечение ответственной разработки и развертывания систем ИИ.

Эти новые регуляции, такие как Исполнительный указ США по ИИ и Законодательство ЕС по ИИ, меняют ландшафт разработки ИИ. Они вводят строгие требования к транспарентности, тестированию безопасности и ответственности, возлагая большую ответственность на команды разработки ПО для обеспечения того, чтобы их ИИ-системы были не только инновационными, но и этичными, безопасными и соответствующими развивающимся стандартам. Но как эти новые законы повлияют на развитие ИИ?

Чтобы узнать больше, мы поговорили с Дэвидом Колуэллом, вице-президентом по ИИ и Машинному обучению в Tricentis, о том, как последние законы и рекомендации по ИИ повлияют на его развитие.

Необходимость тестирования в разработке ИИ

Дэвид подчеркивает критическую роль тестирования в разработке на основе ИИ, акцентируя внимание на уникальных проблемах по сравнению с традиционным тестированием программного обеспечения. «Тестирование — это важная часть головоломки, когда речь идет о разработке на основе ИИ, потому что система, подвергающаяся тестированию, в значительной степени менее прозрачна, чем закодированный или построенный алгоритм,» объясняет он. Это отсутствие прозрачности вводит новые режимы и типы сбоев, с которыми ранее не сталкивались в разработке ПО.

Сложность систем ИИ требует более комплексного подхода к тестированию. Дэвид уточняет: «У ИИ есть новые режимы и типы сбоев, начиная от тональности голоса до неявных предвзятостей, неточных или вводящих в заблуждение ответов, регуляторных сбоев и многого другого.»

Эта многоаспектная природа сбоев ИИ подчеркивает необходимость строгих стратегий тестирования, которые могут выявить потенциальные проблемы по различным аспектам функциональности ИИ.

Тестирование: проблемы

Одной из основных проблем в тестировании ИИ, как указывает Дэвид, является врожденная неопределенность в поведении систем ИИ. «Даже после завершения разработки команды разработчиков могут не иметь возможности подтвердить надежность системы в различных условиях,» замечает он.

Эта неопределенность требует проактивного подхода к тестированию, где качества челленджеры играют ключевую роль в исследовании крайних случаев и выявлении незамеченных предвзятостей и режимов сбоев.

Важно отметить, что необходимость этого тщательного подхода к тестированию нельзя переоценить. «Тестирование подтверждает целостность, надежность и стабильность инструментов, основанных на ИИ, защищает от рисков безопасности и устанавливает высокое качество производительности для плавного и последовательного пользовательского опыта.» Иными словами, комплексное тестирование — это не только соблюдение регуляторных требований; это забота о том, чтобы системы ИИ можно было доверять и полагаться на них в реальных приложениях.

Создание надежной стратегии тестирования ИИ

Разработка эффективной стратегии тестирования ИИ требует многоаспектного подхода. Дэвид выделяет несколько ключевых элементов, которые следует учесть:

Эволюция для динамических систем ИИ

Поскольку системы ИИ продолжают развиваться, стратегии тестирования также должны эволюционировать.

«Системы ИИ постоянно эволюционируют, а значит, стратегии тестирования должны развиваться вместе с ними,” объясняет Дэвид. “Организации должны регулярно пересматривать и обновлять свои подходы к тестированию, чтобы адаптироваться к новым достижениям и требованиям в области технологий ИИ и возникающим угрозам.»

Эта необходимость непрерывной эволюции тестовых стратегий подчеркивает динамичную природу разработки ИИ и постоянное обязательство, необходимое для обеспечения того, чтобы системы ИИ оставались безопасными, эффективными и соответствовали изменяющимся регуляциям.

Критическая роль, которую играют команды разработки программного обеспечения в обеспечении ответственной разработки технологий ИИ, крайне важна.

“Без тщательного тестирования команды разработки ПО не могут надеяться соответствовать развивающимся регуляторным стандартам или гарантировать, что инструменты ИИ надежны, доступны, точны и ответственны для общественного использования,” заявляет Дэвид.

Это ответственность выходит за рамки простого соблюдения норм. Разработка эффективных стратегий тестирования является неотъемлемым элементом предоставления безопасного и надежного пользовательского опыта, основанного на доверии и надежности.

По сути, команды разработки программного обеспечения находятся на переднем крае формирования доверия к технологиям ИИ, что является ключевым элементом для продолжения внедрения и интеграции ИИ в различных секторах общества.

Поскольку ИИ продолжает формировать наш мир, бдительность и ответственность команд разработки программного обеспечения в строгом тестировании и совершенствовании систем ИИ будет иметь первостепенное значение для реализации полного потенциала этой трансформирующей технологии, одновременно минимизируя ее риски.

******

Не забудьте ознакомиться с последним номером AI Magazine и зарегистрироваться на нашу глобальную серию конференций — Tech & AI LIVE 2024

******

AI Magazine является брендом BizClik.