为了应对采用人工智能的关键挑战，IBM推出AI OpenScale
ibm推出了 ai openscale，这是一个新技术平台，旨在应对采用人工智能（ai）的关键挑战，例如对ai应用程序如何做出决策的担忧，全球ai技能的短缺以及使用来自多家供应商的不同ai工具的复杂性。
ibm的新技术平台是同类产品中的第一个。它将使公司能够在整个ai生命周期中透明地管理ai，而不管其ai应用程序的构建位置或当前运行的环境如何。当这些应用程序运行时，ai openscale可以检测并解决整个ai应用程序中的偏差。
作为ai openscale的一部分，ibm还将首次亮相neunets，这是ai构建ai的一项重大科学突破，这使得从头开始创建复杂的深层神经网络成为可能。这将有助于解决ai技能差距并加速扩展ai。
ibm cognitive solutions高级副总裁david kenny说：“为了加速ai的采用，企业需要一个地方来运行所有ai 。“我们致力于使我们的客户无论供应商如何都可以使用他们选择的ai，并使用ibm ai openscale使其透明和易于管理。只有通过使企业信任和扩展其ai，我们才能实现ai经济。”
一个 最近的一项研究 由ibm节目5000 c级高管认为，接受调查的企业82%都使用人工智能考虑，但63%缺乏内部人才能够自信地管理技术。此外，对信任和合规性的担忧也阻碍了60%的业务发展。
“ ai是业务转型的重要推动者，领导者需要证明他们信任并负责任地使用ai。这包括对ai功能如何避免偏见，避免滥用和持续一致地执行的解释。对于毕马威（kpmg）来说，至关重要毕马威创新与企业解决方案部门负责人vinodh swaminathan表示： “ ibm拥有ai技术，可帮助促进组织之间的信任，并从战略上支持企业范围的转型。ibm的ai openscale新功能旨在增强组织之间的信任 。
ai openscale的优势
ai openscale自动化了解释性，减轻了偏见，并以与供应商无关的方式在ai的整个生命周期中提供了可审核性。它可以帮助公司：
了解ai应用程序如何做出决策– ai openscale解释了如何以日常业务术语提出ai建议。
自动解决ai应用程序中的偏差– ai openscale持续监控ai应用程序，并通过独特，强大且自动的去偏差技术防止偏差。
确保ai应用程序是可审核的– ai openscale会记录每个预测，每个模型版本，使用的所有培训数据以及所有度量标准，以帮助企业遵守gdpr等法规。
使用ai构建ai – ai openscale通过解决ai问题来解决人类ai工程师的短缺。ibm的神经网络综合引擎（neunets）将使企业能够从头开始快速，自动地构建神经网络-本质上就是运行ai。neunets最初将在ai openscale beta中可用。
以可互操作的方式管理和扩展ai – ai openscale可以与开源机器学习或深度学习模型（例如tensorflow，scikitlearn，keras和sparkml）一起使用。它还可以处理在常见环境（包括ibm watson，ibm powerai，seldon，aws sagemaker，azureml和其他非ibm引擎）上经过培训和托管的应用程序和模型。
ai openscale将于今年晚些时候通过ibm cloud和ibm cloud private提供。
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作为ai openscale的一部分，ibm还将首次亮相neunets，这是ai构建ai的一项重大科学突破，这使得从头开始创建复杂的深层神经网络成为可能。这将有助于解决ai技能差距并加速扩展ai。
ibm cognitive solutions高级副总裁david kenny说：“为了加速ai的采用，企业需要一个地方来运行所有ai 。“我们致力于使我们的客户无论供应商如何都可以使用他们选择的ai，并使用ibm ai openscale使其透明和易于管理。只有通过使企业信任和扩展其ai，我们才能实现ai经济。”
一个 最近的一项研究 由ibm节目5000 c级高管认为，接受调查的企业82%都使用人工智能考虑，但63%缺乏内部人才能够自信地管理技术。此外，对信任和合规性的担忧也阻碍了60%的业务发展。
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自动解决ai应用程序中的偏差– ai openscale持续监控ai应用程序，并通过独特，强大且自动的去偏差技术防止偏差。
确保ai应用程序是可审核的– ai openscale会记录每个预测，每个模型版本，使用的所有培训数据以及所有度量标准，以帮助企业遵守gdpr等法规。
使用ai构建ai – ai openscale通过解决ai问题来解决人类ai工程师的短缺。ibm的神经网络综合引擎（neunets）将使企业能够从头开始快速，自动地构建神经网络-本质上就是运行ai。neunets最初将在ai openscale beta中可用。
以可互操作的方式管理和扩展ai – ai openscale可以与开源机器学习或深度学习模型（例如tensorflow，scikitlearn，keras和sparkml）一起使用。它还可以处理在常见环境（包括ibm watson，ibm powerai，seldon，aws sagemaker，azureml和其他非ibm引擎）上经过培训和托管的应用程序和模型。
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