IA affidabile

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Scopri l'IA al GTC

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Riteniamo che l'IA debbarispettare le normative sulla privacy e sulla protezione dei dati, operare in modo sicuro, agire in modo trasparente e responsabile ed evitare pregiudizi e discriminazioni. Ci impegniamo a garantire un'IA sicura e affidabile, in linea con gli impegni volontari della Casa Bianca e altre iniziative globali sulla sicurezza dell'IA.

I nostri principi guida per un'IA affidabile

Privacy

L'IA deve essere conforme alle leggi e alle normative sulla privacy e soddisfare le norme sociali in materia di privacy dei dati personali e delle informazioni.

Sicurezza

Verificare che i sistemi IA funzionino come previsto ed evitino danni e minacce.

Trasparenza

Rendere la tecnologia IA comprensibile alle persone. Spiegare, in linguaggio non tecnico, come un sistema IA produce un risultato.

Nessuna discriminazione

Ridurre al minimo le distorsioni nei nostri sistemi IA e offrire a tutti i gruppi la stessa opportunità di beneficiare dell'IA.

Metodi e tecnologie

I principi di un'IA affidabile sono fondamentali per i processo di sviluppo ed essenziali per l'eccellenza tecnica che consente a partner, clienti e sviluppatori di lavorare al meglio. Stiamo costruendo data factory per servizi di IA generativa, strumenti per selezionare e convalidare set di dati imparziali per la computer vision, librerie per la scalabilità dei dati di elaborazione del linguaggio naturale per modelli linguistici di grandi dimensioni, funzionalità di sicurezza all'avanguardia come Confidential Computinge innovazioni come tecniche open-source di allineamento dei modelli con feedback umano.

L'affidabilità è una caratteristica fondamentale della nostra tecnologia.

— Jensen Huang, Fondatore e CEO di NVIDIA

Quote 1

Le nostre soluzioni IA affidabili

Model Card++

Una Model Card IA è un documento che fornisce informazioni dettagliate sul funzionamento dei modelli di machine learning, favorendo la trasparenza e l'affidabilità.

Scopri di più sulla trasparenza dei modelli IA

NVIDIA Omniverse Replicator

NVIDIA riduce le distorsioni e tutela la privacy, generando set di dati sintetici eterogenei per replicare casi d'uso reali in veicoli autonomi, ispezione industriale e simulazione robotica.

Scopri la creazione di set di dati sintetici eterogenei

NeMo Guardrails

NVIDIA NeMo GuardRails contribuisce a garantire che le applicazioni intelligenti basate su LLM siano accurate, appropriate, specifiche e sicure.

Scopri di più su NVIDIA NeMo GuardRails

Partnership per tecnologie IA affidabili

Te Hiku Media

Te Hiku Media, membro di NVIDIA Inception, ha creato un sistema di riconoscimento vocale bilingue altamente accurato per la lingua maori e l'inglese neozelandese, sviluppato e gestito dalla stessa comunità linguistica.

Scopri di più su Te Hiku Media

Getty Images

L'IA generativa di Getty Images viene addestrata con NVIDIA Picasso su dati responsabili, puliti e con licenza completa, il che offre innumerevoli opportunità per le imprese creative.

Scopri di più sui dati con licenza

Adobe Firefly

Con GPU NVIDIA, Adobe Firefly è la gamma di modelli creativi IA di Adobe, progettata per generare contenuti sicuri per l'uso commerciale migliorando significativamente i flussi di lavoro creativi.

Scopri di più su Adobe Firefly

IA affidabile nelle notizie

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Un impegno per la ricerca

La nostra ricerca sull'IA si concentra sullo sviluppo di algoritmi e sistemi in grado di aumentare le capacità umane, risolvere problemi complessi e migliorare l'efficienza in tutti i settori. Lavoriamo per rispettare i nostri principi guida di privacy, trasparenza, non discriminazione, sicurezza e protezione in tutte le pratiche e le metodologie di ricerca.

Pubblicazioni e documenti in primo piano:

Dalla ricchezza descrittiva ai bias: svelare il lato oscuro dell'arricchimento generativo delle didascalie delle immagini | Hirota, Yusuke, Hachiuma, Ryo, Yang, Chao-Hun Huc, Nakashima, Yuta
BiasTestGPT: usare ChatGPT per testare i bias sociali dei modelli linguistici | Rafal Kocielnik, Shrimai Prabhumoye, Vivian Zhang, Roy Jiang, R. Michael Alavarez, Anima Anandkumar. 2023
Pianificazione human-in-the-loop dei movimenti e delle attività per l'apprendimento per imitazione | Mandlekar, Ajay, Garrett, Caelan Reed, Xu, Danfei, Fox, Dieter
Identificare gli avatar per l'uso autorizzato di video sintentici "talking-head" | Ekta, Prashnani, Koki Nagano, Shalini De Mello David, Luebke Orazio Gallo. 2023.
Difendersi dall'audio avversariale mediante un modello di diffusione (audio) | Shutong Wu, Jiongxiao Wang, Wei Ping, Weili Nie, Chaowei Xiao. 2023.

Esplora le ricerche NVIDIA

Scopri di più sulla conferenza GTC dedicata all'IA

Ascolta gli esperti e i leader governativi che gettano le basi per la regolamentazione e l'affidabilità dell'IA. Scopri le sessioni Trustworthy AI di NVIDIA GTC appositamente pensate per consentire alle aziende di identificare e affrontare i potenziali ostacoli allo sviluppo delle loro iniziative.

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