Las 10 mejores herramientas de IA responsable para 2022

Los lugares de trabajo modernos se han transformado como resultado de la adopción de la inteligencia artificial. La infraestructura de IA en las organizaciones impulsa la innovación, el crecimiento y el desarrollo. No se puede negar el hecho de que la IA ha resultado en un cambio de paradigma en la forma en que vivimos y ha simplificado varias cosas en la vida cotidiana. Sin embargo, la IA también conlleva ciertas responsabilidades. Cada organización que usa IA necesita adoptar una IA responsable para impulsar la innovación y el crecimiento. Hay varias herramientas de IA disponibles para que las organizaciones elijan para implementar una IA responsable.

¿Qué es la IA responsable?

La IA responsable, también conocida como IA ética, es la práctica que las empresas y sus empleados deben practicar para tener un impacto imparcial y sin prejuicios en las personas y la sociedad. La IA responsable llena el vacío en los sistemas de inteligencia artificial, haciéndolos más transparentes, confiables y responsables. La implementación de la IA ética ayuda a resolver los problemas organizacionales y sociales de equidad, sesgo, riesgos, privacidad, cumplimiento legal y ética al seguir una metodología Acercarse. Al seguir prácticas de IA responsables utilizando herramientas de IA, las organizaciones pueden superar los desafíos existentes que giran en torno a la IA.

Aquí está la lista de herramientas de IA que las organizaciones pueden usar para implementar de manera efectiva la IA responsable.

  1. Equidad de inteligencia artificial 360
  • Es un completo conjunto de herramientas de código abierto desarrollado por IBM.
  • La herramienta de inteligencia artificial AI Fairness 360 permite a los usuarios identificar y eliminar sesgos en los modelos de aprendizaje automático durante el ciclo de desarrollo de IA.
  • El kit de herramientas AI Fairness 360 desarrollado por los investigadores incluye un conjunto integral de métricas de equidad para probar sesgos en modelos y conjuntos de datos.
    Esta herramienta de IA es ideal para desarrolladores y científicos de datos.
  1. Fawkes
  • Fawkes ha sido desarrollado por The SAND Lab de la Universidad de Chicago.
  • Esta herramienta de inteligencia artificial es un software y un algoritmo que puede funcionar localmente en la computadora y permite a las personas limitar la capacidad de terceros para vigilarlos.
  • Hace posible la manipulación de imágenes para la privacidad personal.
  • Fawkes permite a los usuarios crear modelos de reconocimiento facial a partir de fotografías de acceso público.
  • Protege a las personas de modelos de reconocimiento facial no autorizados.

3..AdverTorch

  • Esta caja de herramientas de Python está destinada a la investigación de robustez contradictoria.
  • Desarrollado por Borealis AI, este kit de herramientas está destinado a validar la solidez de los modelos ML.
  • Hace uso de varias estrategias de ataque y defensa para identificar las perturbaciones adversarias (ataques) que plantean riesgos para las aplicaciones de ML en el mundo real.

4.. Ataque de texto

  • Este marco de trabajo de Python está diseñado para el entrenamiento de adversarios, el aumento de datos de NLP y los ataques de adversarios.
  • Ayuda a crear ataques NLP y los utiliza para mejorar el rendimiento de los modelos.

5.. Aprendizaje justo

  • Es un conjunto de herramientas de Python destinado a desarrolladores de sistemas de inteligencia artificial.
  • Con Fairlearn, los creadores de sistemas de IA pueden evaluar la equidad del diseño.
  • Si se identifican problemas o problemas de injusticia, se pueden corregir fácilmente.
  • Fairlearn también tiene métricas para métodos de mitigación y evaluación de modelos.
  • Permite a los científicos y desarrolladores de datos mitigar la injusticia y hacer que el sistema de IA sea lo más justo y correcto posible.
  1. Pluma
  • Esta es una de las herramientas de inteligencia artificial más populares que utilizan las personas que desean incorporar inteligencia artificial en su pequeña empresa.
  • Esta herramienta de IA hace uso de ciertos conjuntos de datos específicos y los convierte en un documento escrito.
  • Ayuda a automatizar tareas como la generación de informes de ganancias, etc.
  1. Privacidad de TensorFlow (Privacidad de TF)
  • Esta es una biblioteca de código abierto desarrollada por el equipo de investigación de Google.
  • TF Privacy contiene optimizadores de TensorFlow, que se pueden usar para entrenar modelos ML en datos privados basados ​​en privacidad diferencial.
  1. Kit de herramientas de tarjeta modelo (MCT)
  • Este kit de herramientas ayuda a agilizar y automatizar el proceso de creación de tarjetas modelo.
  • Las tarjetas modelo son documentos ML que ofrecen contexto y transparencia al desarrollo y rendimiento de un modelo.
  1. TensorFlow federado (TFF)
  • Este marco de código abierto para el aprendizaje automático implica la creación de un modelo global compartido entre varios clientes que participan y tienen la intención de mantener los datos de entrenamiento localmente.
  • TFF se enfoca en apoyar la experimentación y la investigación abierta.
  1. Conversica

Esta herramienta de IA está diseñada para conectarse con clientes potenciales de ventas brutas. Ayuda al equipo de ventas a conectarse con clientes potenciales y prospectos de ventas varias veces, a través de conversaciones de correo electrónico bidireccionales.

El uso de diversas herramientas de IA puede ayudar a las empresas y organizaciones a garantizar la total transparencia y ética de los sistemas de IA, así como a proteger la privacidad y seguridad de los datos.

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