AWS'de duyarlı bir şekilde yapay zeka oluşturma
Üretici yapay zekanın hızlı büyümesi, umut verici yeniliklere ek olarak yeni zorlukları da beraberinde getiriyor. AWS olarak, sorumlu yapay zekayı uçtan uca yapay zeka yaşam döngüsü boyunca entegre etmek amacıyla eğitime, bilime ve müşterilerimize öncelik veren insan merkezli bir yaklaşım benimseyerek duyarlı bir şekilde geliştirmeye kararlıyız.
Sorumlu yapay zekanın temel boyutları
Tarafsızlık
Farklı paydaş grupları üzerindeki etkileri göz önünde bulundurmak
Açıklanabilirlik
Sistem çıktılarını anlamak ve değerlendirmek
Gizlilik ve güvenlik
Verileri ve modelleri uygun şekilde elde etmek, kullanmak ve korumak
Güvenlik
Zararlı sistem çıktısını ve kötüye kullanımı önlemek
Kontrol edilebilirlik
Yapay zeka sistemi davranışını izleme ve yönetme mekanizmalarına sahip olmak
Doğruluk ve sağlamlık
Beklenmedik veya çelişkili girdilerde bile doğru sistem çıktılarına ulaşmak
Yönetişim
Sağlayıcılar ve dağıtımcılar dahil olmak üzere en iyi uygulamaları yapay zeka tedarik zincirine dahil etmek
Şeffaflık
Paydaşların bir yapay zeka sistemiyle etkileşimleri konusunda bilinçli seçimler yapmalarını sağlamak
Sorumlu yapay zekanın temel boyutları
Tarafsızlık
Farklı paydaş grupları üzerindeki etkileri göz önünde bulundurmak
Açıklanabilirlik
Sistem çıktılarını anlamak ve değerlendirmek
Gizlilik ve güvenlik
Verileri ve modelleri uygun şekilde elde etmek, kullanmak ve korumak
Güvenlik
Zararlı sistem çıktısını ve kötüye kullanımı önlemek
Kontrol edilebilirlik
Yapay zeka sistemi davranışını izleme ve yönetme mekanizmalarına sahip olmak
Doğruluk ve sağlamlık
Beklenmedik veya çelişkili girdilerde bile doğru sistem çıktılarına ulaşmak
Yönetişim
Sağlayıcılar ve dağıtımcılar dahil olmak üzere en iyi uygulamaları yapay zeka tedarik zincirine dahil etmek
Şeffaflık
Paydaşların bir yapay zeka sistemiyle etkileşimleri konusunda bilinçli seçimler yapmalarını sağlamak
Hizmetler ve araçlar
AWS, yapay zeka sistemlerini sorumlu bir şekilde tasarlamanıza, oluşturmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olacak hizmetler ve araçlar sunar.
Üretici yapay zekada güvenlik önlemlerinin uygulanması
Amazon Bedrock Bütünlük Korumaları, üretici yapay zeka uygulamalarınıza göre uyarlanmış ve sorumlu yapay zeka politikalarınızla uyumlu güvenlik önlemleri uygulamanıza yardımcı olur. Bütünlük korumaları, altyapı modellerinin yerel korumalarının yanı sıra özelleştirilebilir ek güvenlik önlemleri sağlar ve aşağıdaki yollarla sektördeki en iyiler arasında yer alan güvenlik korumaları sunar:
- %85'e kadar daha fazla zararlı içeriği engelleme
- RAG ve özetleme iş yükleri için %75'ten fazla halüsinasyonlu yanıtların filtrelenmesi
- Müşterilerin tek bir çözüm içinde güvenlik, gizlilik ve doğruluk korumalarını özelleştirmelerini ve uygulamalarını sağlama
Altyapı modeli (FM) değerlendirmeleri
Amazon Bedrock'ta Model Değerlendirmesi, doğruluk, sağlamlık ve toksisite gibi özel ölçümlere dayalı olarak özel kullanım örneğiniz için en iyi FM'leri değerlendirmenize, karşılaştırmanıza ve seçmenize yardımcı olur. Model değerlendirmesi için Amazon SageMaker Clarify ve fmeval'i de kullanabilirsiniz.
Sapmayı tespit etmek ve tahminleri açıklamak
Sapmalar, verilerdeki dengesizlikler veya farklı gruplar arasında bir modelin performansındaki eşitsizliklerdir. Amazon SageMaker Clarify, belirli öznitelikleri inceleyip veri hazırlama sırasında, model eğitiminden sonra ve dağıtılan modelinizde olası sapmaları tespit ederek azaltmanıza yardımcı olur.
Bir modelin davranışını anlamak, daha doğru modeller geliştirmek ve daha iyi kararlar vermek için önemlidir. Amazon SageMaker Clarify, model davranışına daha fazla görünürlük sağlar. Böylece paydaşlara şeffaflık sağlayabilir, karar verme konusunda insanları bilgilendirebilir ve bir modelin amaçlandığı gibi performans gösterip göstermediğini izleyebilirsiniz.
İzleme ve insan incelemesi
İzleme, yüksek kaliteli makine öğrenimi (ML) modellerini korumak ve doğru tahminlerin sağlanmasına yardımcı olmak için önemlidir. Amazon SageMaker Model İzleyici, dağıtılan modellerden gelen yanlış tahminleri otomatik olarak algılar ve sizi uyarır. Amazon SageMaker Ground Truth ile modellerin doğruluğunu ve uygunluğunu artırmak için ML yaşam döngüsü boyunca insan geri bildirimlerini uygulayabilirsiniz.
Yönetişimin iyileştirilmesi
Amazon SageMaker'ın ML Yönetişimi, ML modelleriniz üzerinde daha sıkı kontrol ve görünürlük sağlayarak ML projelerinizin yönetişimini iyileştirmek için amaca yönelik olarak oluşturulmuş araçlar sağlar. Model bilgilerini kolayca yakalayıp paylaşabilir ve sapma gibi model davranışlarından haberdar olabilirsiniz. Hepsi tek bir yerde.
AWS AI Hizmet Kartları
Yapay Zeka Hizmet Kartları, amaçlanan kullanım örnekleri ve sınırlamaları, sorumlu yapay zeka tasarım seçenekleri ve yapay zeka hizmetlerimiz ve modellerimiz için performans optimizasyonu en iyi uygulamaları hakkında bilgi bulabileceğiniz tek bir yer sağlayarak şeffaflığı artırmaya yönelik bir kaynaktır.
