IA fiable

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IA fiable Soluciones y partners
Noticias sobre IA
Descubra la IA en GTC

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Descubra la IA en GTC

Creemos que la IA debe respetar las regulaciones de privacidad y protección de datos, operar de forma segura y protegida, funcionar con transparencia y responsabilidad, y evitar sesgos y discriminaciones no deseados. Estamos comprometidos con una IA segura y fiable, en línea con los Compromisos voluntarios de la Casa Blanca y otras iniciativas globales de seguridad de la IA.

Nuestros principios rectores para una IA fiable

Privacidad

La IA debe cumplir con las leyes y regulaciones de privacidad, además de las normas de la empresa para la privacidad de los datos personales y la información.

Seguridad y protección

Asegúrese de que los sistemas de IA funcionen según lo previsto y eviten daños no intencionados y amenazas maliciosas.

Transparencia

Haga que la tecnología de IA sea comprensible para las personas. Explique, en lenguaje no técnico, cómo llega un sistema de IA al resultado que ofrece.

No discriminación

Minimice los sesgos en nuestros sistemas de IA y ofrezca a todos los grupos igualdad de oportunidades para beneficiarse de esta tecnología.

Métodos y tecnologías

Los principios de la IA fiable son fundamentales para nuestro desarrollo integral y esenciales para la excelencia técnica que permite a partners, clientes y desarrolladores hacer su mejor trabajo. Estamos construyendo fábricas de datos para servicios de IA generativa, herramientas para organizar y validar conjuntos de datos no sesgados para la visión computarizada, bibliotecas para escalar datos de procesamiento de lenguaje natural para modelos de lenguaje de gran tamaño, características de seguridad innovadoras como la computación confidenciale innovaciones como técnicas de código abierto para la alineación de modelos con retroalimentación humana.

La fiabilidad es una propiedad fundamental de nuestra tecnología.

— Jensen Huang, fundador y director general de NVIDIA

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Nuestras soluciones de IA fiables

Model Card++

Una tarjeta modelo de IA es un documento que proporciona información detallada sobre cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático, lo que fomenta la transparencia y la fiabilidad.

Más información sobre el modelo de IA Transparencia

NVIDIA Omniverse Replicator

NVIDIA está reduciendo los sesgos no deseados y protegiendo la privacidad mediante la generación de conjuntos de datos sintéticos variados para replicar casos de uso reales en vehículos autónomos, inspección industrial y simulación robótica.

Más información sobre la creación de conjuntos de datos sintéticos diversos

NeMo Guardrails

NVIDIA NeMo Guardrails ayuda a garantizar que las aplicaciones inteligentes con tecnología de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) sean precisas, adecuadas, relevantes y seguras.

Más información sobre NVIDIA NeMo Guardrails

Asociaciones para una tecnología de IA fiable

Te Hiku Media

Te Hiku Media, miembro de NVIDIA Inception, creó un sistema de reconocimiento de voz bilingüe de alta precisión para el idioma maorí y el inglés de Nueva Zelanda, elaborado por su propia comunidad lingüística y propiedad de esta.

Más información sobre Te Hiku Media

Getty Images

La IA generativa de Getty Images se entrena con NVIDIA Picasso usando datos de forma responsable y limpia, y con plena autorización, lo que ofrece innumerables oportunidades para los proyectos creativos.

Más información sobre los datos con licencia

Adobe Firefly

Adobe Firefly utiliza GPU de NVIDIA y es la familia de modelos de IA generativa y creativa de Adobe, diseñada para generar contenido de forma segura para su uso comercial, al tiempo que se mejoran significativamente los flujos de trabajo creativos.

Más información sobre Adobe Firefly

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Un compromiso con la investigación

Nuestra investigación sobre la IA se centra en el desarrollo de algoritmos y sistemas que puedan aumentar las capacidades humanas, resolver problemas complejos y mejorar la eficiencia en todos los sectores. Trabajamos para mantener nuestros principios rectores de privacidad, transparencia, no discriminación y seguridad en todas las prácticas y metodologías de investigación.

Publicaciones y artículos destacados:

FDe la riqueza descriptiva al sesgo: desvelando el lado oscuro del enriquecimiento generativo para subtítulos de imágenes | Hirota, Yusuke, Hachiuma, Ryo, Yang, Chao-Hun Huc, Nakashima, Yuta
BiasTestGPT: uso de ChatGPT para pruebas de sesgo social de modelos lingüísticos | Rafal Kocielnik, Shrimai Prabhumoye, Vivian Zhang, Roy Jiang, R. Michael Alavarez, Anima Anandkumar. 2023
Planificación de tareas y movimientos con humanos en el bucle (HITL) para el aprendizaje por imitación | Mandlekar, Ajay, Garrett, Caelan Reed, Xu, Danfei, Fox, Dieter
Huellas dactilares para los avatar para el uso autorizado de vídeos de cabeza parlante sintética | EEkta, Prashnani, Koki Nagano, Shalini de Mello David, Luebke Orazio Gallo. 2023.
Defensa contra los audios falsos a través de modelo de difusión (audio) | Shutong Wu, Jiongxiao Wang, Wei Ping, Weili Nie, Chaowei Xiao. 2023.

Explore la investigación de NVIDIA

Descubra más en la conferencia GTC AI

Escuche a los expertos y líderes gubernamentales que allanan el camino para la regulación y fiabilidad de la IA. Explore las sesiones de IA fiable de NVIDIA GTC, seleccionadas para ayudar a las empresas a identificar y abordar posibles obstáculos para el desarrollo de sus propias iniciativas.

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