在人工智能技术快速发展的今天，确保技术的安全性变得尤为重要。这就是负责任的人工智能（Responsible AI）发挥作用的地方。负责任的AI指的是以符合伦理、透明和可问责的方式可持续地开发和使用AI系统。尽管所有AI公司都有自己的规则和清单来确保这一点，但像TensorFlow和Microsoft这样的平台提供了任何人都可以使用的工具集，以使他们的AI更加负责任。本文将介绍在每个机器学习模型部署阶段使用的一些最重要的TensorFlow工具。
TensorFlow及其对负责任AI的贡献
TensorFlow是一个由Google开发的开源平台，用于构建和部署机器学习模型。TensorFlow提供了各种工具和资源，用于在包括图像和语音识别、自然语言处理和预测分析等多个领域创建AI应用。由于其开源特性，透明度和可解释性是TensorFlow的两个关键组成部分。此外，该平台还发布了一套工具和指南，用于构建负责任的AI应用。让探索一些在机器学习模型部署的各个阶段使用的有用工具。
部署阶段
在机器学习模型部署的第一阶段，TensorFlow提供了一组工具，用于问题定义阶段。PAIR（People + AI Research）指南和PAIR可探索性工具可以在规划AI应用时为提供帮助。TensorFlow指南包括选择数据集、选择模型和评估模型性能的策略。遵循这些指南可以确保AI应用准确、可靠和有效。
在机器学习的第二阶段，涉及数据收集和准备。TensorFlow提供了几个工具来促进这个阶段。TensorFlow Data Validation（TFDV）是TensorFlow提供的最有用的工具之一。TFDV旨在识别训练和服务数据中的异常。它还可以通过检查数据自动创建一个模式。这个组件可以配置为检测数据中不同类别的异常。
在机器学习工作流程的第三阶段，涉及构建和训练模型。在这个阶段，TensorFlow提供了许多使用隐私保护和可解释技术有效训练模型的工具。TensorFlow Federated（TFF）是一个开源框架，旨在对分散的数据进行机器学习。这种机器学习方法，称为联合学习，涉及在许多参与客户端上训练一个共享的全局模型，这些客户端保留他们的训练数据在本地。TFF通过在多个设备上分发训练过程，实现了更有效的训练，同时保留了数据隐私。
在模型评估的第四阶段，必须考虑多个因素来测试训练好的模型。这些因素包括隐私、公平性、可解释性和安全性。TensorFlow提供了各种工具来评估给定模型的这些因素。