เปลี่ยน AI ที่รับผิดชอบจากทฤษฎีไปสู่การปฏิบัติจริง

ส่งเสริมการพัฒนา AI อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบเพื่อเป็นพลังแห่งความดี

สร้าง AI อย่างรับผิดชอบที่ AWS

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ช่วยสร้าง นำมาซึ่งนวัตกรรมใหม่ที่น่าสนใจและในขณะเดียวกันก็ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ขึ้น ที่ AWS เรามุ่งมั่นที่จะพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ โดยใช้แนวทางที่มีผู้คนเป็นศูนย์กลางซึ่งให้ความสำคัญกับการศึกษา วิทยาศาสตร์ และลูกค้าของเรา เพื่อผสานรวม AI ที่รับผิดชอบในวงจรชีวิต AI แบบครบวงจร

ภาพที่มีรูปร่างที่มีสีสัน

มิติหลักของ AI ที่มีความรับผิดชอบ

ความยุติธรรม

พิจารณาผลกระทบต่อกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่าง ๆ

ความสามารถในการอธิบาย

การทำความเข้าใจและประเมินเอาต์พุตของระบบ

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

การได้รับ ใช้ และปกป้องข้อมูลรวมถึงแบบจำลองอย่างเหมาะสม

ความปลอดภัย

การป้องกันเอาต์พุตของระบบที่เป็นอันตรายและการใช้ที่ผิด

ความสามารถในการควบคุม

การมีกลไกเพื่อตรวจสอบและควบคุมพฤติกรรมระบบ AI

ความถูกต้องและความทนทาน

การบรรลุผลลัพธ์เอาต์พุตของระบบที่ถูกต้อง แม้จะมีอินพุตที่ไม่คาดคิดหรือเป็นคู่ปฏิปักษ์

การกำกับดูแล

การรวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเข้ากับห่วงโซ่อุปทาน AI รวมถึงผู้ให้บริการและผู้ที่นำไปใช้

ความโปร่งใส

ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตัดสินใจโดยมีข้อมูลเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมกับระบบ AI

มิติหลักของ AI ที่รับผิดชอบ

ความยุติธรรม

พิจารณาผลกระทบต่อกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่าง ๆ

ความสามารถในการอธิบาย

การทำความเข้าใจและประเมินเอาต์พุตของระบบ

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

การได้รับ ใช้ และปกป้องข้อมูลรวมถึงแบบจำลองอย่างเหมาะสม

ความปลอดภัย

การป้องกันเอาต์พุตของระบบที่เป็นอันตรายและการใช้ที่ผิด

ความสามารถในการควบคุม

การมีกลไกเพื่อตรวจสอบและควบคุมพฤติกรรมระบบ AI

ความถูกต้องและความทนทาน

การบรรลุผลลัพธ์เอาต์พุตของระบบที่ถูกต้อง แม้จะมีอินพุตที่ไม่คาดคิดหรือเป็นคู่ปฏิปักษ์

การกำกับดูแล

การรวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเข้ากับห่วงโซ่อุปทาน AI รวมถึงผู้ให้บริการและผู้ที่นำไปใช้

ความโปร่งใส

ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตัดสินใจโดยมีข้อมูลเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมกับระบบ AI

บริการและเครื่องมือ

AWS นำเสนอบริการและเครื่องมือเพื่อช่วยให้คุณออกแบบ สร้าง และใช้งานระบบ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

การใช้มาตรการป้องกันใน AI ช่วยสร้าง

Amazon Bedrock Guardrails ช่วยให้คุณสามารถนำมาตรการการป้องกันที่ปรับแต่งให้เหมาะกับแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างของคุณและสอดคล้องกับนโยบาย AI ที่รับผิดชอบของคุณไปใช้ Guardrails ให้การป้องกันที่ปรับแต่งได้เพิ่มเติมนอกเหนือจากการป้องกันดั้งเดิมของ FM ส่งมอบการป้องกันด้านความปลอดภัยที่เป็นหนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมโดย:

  • การบล็อกเนื้อหาที่เป็นอันตรายมากถึง 85%
  • การกรองการตอบสนองภาพหลอนมากกว่า 75% สำหรับ RAG และการสรุปเวิร์กโหลด
  • ช่วยให้ลูกค้าสามารถปรับแต่งและใช้การป้องกันความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และความจริงภายในโซลูชันเดียว
เฉดสีของสายสตรีม

การประเมินโมเดลรากฐาน (FM)

การประเมินโมเดลบน Amazon Bedrock ช่วยให้คุณประเมิน เปรียบเทียบ และเลือก FM ที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณโดยอิงจากเมตริกการวัดที่กำหนดเอง เช่น ความแม่นยำ ความทนทาน และความเป็นพิษ นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ Amazon SageMaker Clarify และ fmeval เพื่อการประเมินโมเดลได้อีกด้วย

รูปร่างสีต่าง ๆ บนพื้นหลังสีน้ำเงิน

การตรวจจับอคติและอธิบายการคาดการณ์

อคติคือความไม่สมดุลของข้อมูลหรือความไม่สมดุลในประสิทธิภาพของโมเดลในกลุ่มต่าง ๆ Amazon SageMaker Clarify ช่วยให้คุณบรรเทาอคติโดยการตรวจหาอคติที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการเตรียมข้อมูล หลังการฝึกโมเดล และในโมเดลที่ปรับใช้ของคุณโดยการตรวจสอบคุณลักษณะเฉพาะ

การทำความเข้าใจพฤติกรรมของโมเดลเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาโมเดลที่แม่นยำยิ่งขึ้นและตัดสินใจที่ดีขึ้น Amazon SageMaker Clarify ช่วยให้มองเห็นพฤติกรรมของโมเดลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น เพื่อให้คุณสามารถมอบความโปร่งใสให้กับผู้ถือผลประโยชน์ แจ้งให้มนุษย์ทราบในการตัดสินใจ และติดตามว่าโมเดลทำงานตามที่ตั้งใจไว้หรือไม่

สำรวจ Amazon SageMaker Clarify

ดีไซน์คลื่นสีฟ้าและสีเขียว

การเฝ้าตรวจสอบและการทบทวนตรวจสอบโดยมนุษย์

การเฝ้าตรวจสอบเป็นสิ่งสำคัญในการรักษารูปแบบแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) ที่มีคุณภาพสูงและช่วยให้มั่นใจในการคาดการณ์ที่ถูกต้อง Amazon SageMaker Model Monitor ตรวจจับและแจ้งเตือนคุณโดยอัตโนมัติถึงการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องจากโมเดลที่ใช้งาน และด้วย Amazon SageMaker Ground Truth คุณสามารถนำข้อเสนอแนะของมนุษย์ไปใช้ในวงจรชีวิต ML เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของโมเดล

วัตถุที่มีขนาดและรูปร่างที่แตกต่างกันบนสายพานลำเลียง

ปรับปรุงการกำกับดูแลให้ดีขึ้น

ML Governance จาก Amazon SageMaker มอบเครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการปรับปรุงการกำกับดูแลโครงการ ML ของคุณให้ดีขึ้นด้วยการให้คุณควบคุมและมองเห็นโมเดล ML ได้เข้มงวดยิ่งขึ้น คุณสามารถบันทึกและแชร์ข้อมูลโมเดล และคอยติดตามพฤติกรรมของโมเดล เช่น การมีอคติ ได้อย่างง่ายดายในที่เดียว

รูปแบบนามธรรมของจุดที่เชื่อมต่อ

การ์ดบริการ AWS AI

AI Service Cards เป็นทรัพยากรที่ช่วยเพิ่มความโปร่งใสโดยให้คุณสามารถค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับกรณีการใช้งานและข้อจำกัดที่ตั้งใจไว้ ตัวเลือกการออกแบบ AI ที่รับผิดชอบ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานสำหรับบริการและโมเดล AI ของเราได้ในที่เดียว

สำรวจบัตรบริการที่มีให้บริการ

ภาพถ่ายทางอากาศของรถยนต์ที่กำลังขับบนสะพาน

การมีส่วนร่วมของชุมชนและการทำงานร่วมกัน

ด้วยการมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งกับองค์กรที่มีผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย เช่น กลุ่มการทำงาน OECD AI ความร่วมมือด้าน AI สถาบัน AI ที่มีความรับผิดชอบ และ คณะกรรมการที่ปรึกษา AI แห่งชาติ ตลอดจนความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับมหาวิทยาลัยในระดับโลก เราจึงมุ่งมั่นที่จะทำงานร่วมกับผู้อื่นเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี AI และ ML อย่างมีความรับผิดชอบและสร้างความไว้วางใจ