可信赖AI基于可靠输入生成可靠见解，其应具有：高质量和高准确度；明确的合法性、所有权和来源；安全存储和保护；基于算法的可解释且可追踪的转换；数据处理流程中稳定且可靠的输出等核心要素。可扩展存储架构对可信赖AI不可或缺，能确保大量数据妥善管理、存储和保护。
大规模数据中心内的“可信赖 AI”
AI 流程有大量数据，需强大基础设施来有效管理。数据中心为管理海量数据集，配备可扩展存储集群，支持对象存储与数据湖，支撑从原始数据获取到模型输出保留的整个 AI 数据循环，供后续使用。若数据中心无法提升规模与效率，AI 的潜力将受到限制。
针对 AI 优化的现代架构涉及计算、存储和网络层的高效集成。数据湖与对象存储（常含多个存储层）是 AI 高性能计算环境的基础。存储基础设施确保 AI 系统数据能够即时访问和存档。为 AI 构建的架构设计注重可扩展性，平衡存储容量和性能助力系统高效运行与扩展。
可信赖 AI 的关键要素
但可扩展架构还不够。可信赖 AI 还需要实现信任的组件透明性、数据沿袭、可解释性、问责制和安全性。让我们看看这些元素如何支持 AI 工作流的完整性。
透明度：让 AI 易于理解
大规模透明度使可信赖 AI可理解、可访问、可复制和可纠正。
在数据中心中，可扩展的存储集群清晰记录 AI 数据生命周期中每个决策点，借助这些基础架构，可以实现全流程数据追踪，从而加强问责制。 透明度在医疗保健、金融、自然语言处理 (NLP)等诸多领域中都发挥着重要作用。提高透明度有助于清晰呈现数据、决策和模型输出来源，促使用户和企业负责。
数据沿袭：追踪数据源和使用情况
追踪数据来源和用途，对理解模型决策至关重要。
通过提供数据从输入到输出的过程记录，数据沿袭能够验证数据集的来源和使用情况，确保数据的准确。通过跟踪每个处理阶段的数据，数据沿袭使 AI 系统能够完全可审计，并支持监管合规性和内部问责制。硬盘通过安全地存储每个转换来促进数据沿袭，使开发人员能够查看揭示 AI 决策过程全部范围的历史数据记录。
可解释性：阐明 AI 决策
可解释性可确保 AI 决策易于理解，并以可跟踪和评估的数据为基础。这在高风险行业尤为重要，通过硬盘保留检查点，开发人员能够回顾模型开发的各个阶段，从而评估数据变化的结果。使AI 系统变得更加透明和可理解，从而建立了更扎实的信任和更强的可用性。
问责制：实现可审计的 AI 工作流
AI 中的问责制确保利益相关者可以检查和验证模型。通过检查点和数据沿袭，硬盘提供了审计跟踪，记录从数据输入到输出的 AI 开发，使组织能够查看导致 AI 生成决策的因素。此审计跟踪可帮助组织遵守监管标准，并向用户保证 AI 系统建立在可靠、可重复的流程之上。问责制可以精确定位做出决策的具体检查点，让 AI 系统对其行为负责。
安全性：保护数据完整性
安全性通过保护数据免受未经授权的访问和篡改，为值得信赖的 AI 奠定基础。安全存储解决方案（包括加密和完整性检查）可确保 AI 模型依赖于真实且未更改的数据。硬盘通过将数据保存在稳定、受控的环境中来帮助支持安全性，配合安全解决方案，确保数据真实可靠，支持AI工作流完整性。
支持可信赖 AI 的机制
可信赖 AI 的实现要素，仰仗保障数据完整性、安全性与问责制的有力机制。从检查点、治理策略，到哈希算法及大容量存储系统，这些工具能确保 AI 系统契合可靠决策的高标准。
检查点：支持多个元素
检查点是在训练期间以特定的较短时间间隔保存 AI 模型状态的过程。AI 模型通过迭代过程在大型数据集上进行训练，这可能需要几分钟到几天的时间。
检查点就像是模型在训练过程中许多点的当前状态数据、参数和设置的快照，通过时时快照存储，使开发人员可以保留模型进程的记录，并避免由于意外中断而丢失宝贵的工作。
通过检查点可以实现如下几个关键目的，从而实现可信赖AI：
电源保护
检查点可保护训练作业免受系统故障、断电或崩溃的影响，使模型能够从上次保存的状态恢复，而无需从头开始。
模型改进和优化 通过保存检查点，开发人员可以分析过去的状态、微调模型参数，并随着时间的推移提高性能。 法律合规性和知识产权保护 检查点提供透明的记录，帮助组织遵守法律框架并保护专有方法。 建立信任并确保透明度 检查点记录模型状态，通过使 AI 决策可追溯和可理解来支持可解释性。 治理策略：指导负责任的数据管理 治理策略构建数据管理框架，确保AI系统合规，定义访问控制、数据保留计划和合规性程序等，支持安全与问责制，确保 AI 系统透明、可靠，并建立在健全的数据管理原则之上。 哈希：保护数据沿袭 哈希为数据创建唯一的数字指纹，在维护数据沿袭方面发挥着至关重要的作用。这些指纹能够验证数据完整性，确保数据在AI流程中未被篡改，硬盘存储哈希记录，维护数据信任。 大容量存储系统：可扩展、安全的数据保留 海量存储系统中，硬盘大容量存储为可信 AI 数据的存储管理筑牢根基。其存储兼具扩展性与经济性，使 AI 系统可获取当前与存档数据，以可访问记录保障透明度，通过数据留存助力可解释性，提供稳定的数据存储环境来支持安全性 。
Seagate Exos® 系列硬盘凭借 Mozaic 3+ 技术，专为 AI 数据支持而生，可存储原始数据集、数据创建记录、模型训练检查点及分析结果，为 AI 模型注入动力。
硬盘对透明度至关重要，联网机械硬盘长期留存数据，SSD 即时访问数据，二者结合便于组织回溯 AI 生命周期决策点。精心编制的硬盘文档有助于合规、提升可解释性、优化模型与强化问责制，其详细记录可供法规政策核验。 各领域数据量井喷，机械硬盘因成本效益高（与闪存比 6:1）、存储容量大，是长期数据留存首选，也是存储 AI 原始数据与分析结果的优选，且在 AI 工作流训练阶段发挥作用，追踪检查点并保存各种内容迭代。
机械硬盘的优势与结论
确保透明性、数据沿袭、可解释性、问责制与安全性，就能辅助实现可靠 AI ，推动数据创新。
机械硬盘于 AI 数据工作流全程意义非凡，从原始数据采集到检查点留存与分析结果保存，皆不可或缺。通过利用机械硬盘长期保留数据，AI 开发者可回溯过往训练与分析，优化模型以提高效率和准确性。 随着AI 在各个领域不断拓展，数据沿袭留存、法规遵循及利益相关方沟通至为关键。希捷科技深耕硬盘行业，推出可扩展且经济的存储方案，助力AI开发者构建智能可信系统。
