責任ある AI: 原則から実践へ
エキスパートのガイダンスと実践的なツールを使用して、信頼性の高い AI のデプロイを加速しましょう
責任をもって AI を構築する
AI とインテリジェントエージェントの急速な成長は、有望なイノベーションを促進する一方で、新たな課題ももたらしています。AWS では、責任ある AI を実用的かつスケーラブルなものにすることで、信頼できる AI イノベーションを加速できる環境を提供しています。当社は、教育、科学、お客様を優先する人間中心のアプローチを採用して、エンドツーエンドの AI ライフサイクル全体で責任ある AI を統合します。科学に基づいたベストプラクティス、組み込みの保護、ツールは、あらゆるユースケースにおいて責任をもって AI を構築および運用するのに役立ちます。導入初日から責任ある AI プラクティスを実践して構築することで、自信を持って迅速に行動し、顧客の信頼を獲得できます。
責任ある AI とは何ですか?
AWS は、AI テクノロジーの進化に合わせて継続的に評価および更新する、コアとなる一連のディメンションを使用して、責任ある AI を定義しています。
公平さ
さまざまなステークホルダーのグループへの影響を考慮する
説明可能性
システム出力を理解して評価する
プライバシーとセキュリティ
データとモデルを適切に取得、使用、保護する
安全性
有害なシステム出力と誤用を防ぐ
制御性
AI システムの動作をモニタリングおよび制御するメカニズムを備える
正確性と堅牢性
予期しない入力や敵対的な入力があっても、正しいシステム出力を実現する
ガバナンス
プロバイダーやデプロイヤーを含む AI サプライチェーンにベストプラクティスを組み込む
透明性
ステークホルダーが AI システムとの関わりについて十分な情報に基づいた選択を行えるようにする
責任ある AI に関するベストプラクティス
責任ある AI のこれらのコアとなる要素は、あらゆる AI システムに内在する技術的特性を表しています。お客様のタスクは、特定のユースケースに合わせて意図的に設計上の選択を行うことです。新しい AWS Well-Architected Responsible AI Lens は、設計、開発、運用全体にわたってこれらの考慮事項に対応するのに役立つベストプラクティスと実践的なガイダンスを提供します。このガイダンスを適用することで、ビジネス要件と技術要件のバランスを取り、信頼できる AI システムのデプロイを迅速化するのに役立つ、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
サービスとツール
AWS は、AI システムを責任を持って設計、構築、運用するのに役立つサービスとツールを提供しています。
設定可能な保護機能を使用して構築
Amazon Bedrock ガードレールは、アプリケーションの要件と責任ある AI ポリシーに合わせてカスタマイズされた保護を実装するのに役立ちます。 業界をリードする安全保護により、有害コンテンツを最大 88% ブロックし、検証についての意思決定に関する監査可能かつ数学的に検証可能な説明を 99% の精度で提供する Bedrock ガードレールは、有害なテキストや画像コンテンツの検出とフィルタリング、機密情報のマスキング、モデルのハルシネーションの検出に役立つ設定可能な保護を提供します。Bedrock ガードレールは、Amazon Bedrock またはセルフホスト型のあらゆる基盤モデルで使用でき、すべてのアプリケーションで一貫した安全性およびプライバシーコントロールを実現します。
基盤モデル (FM) の評価
Amazon Bedrock のモデル評価は、精度、堅牢性、毒性などのカスタム指標に基づいて、特定のユースケースに最適な FM を評価、比較、選択するのに役立ちます。Amazon SageMaker Clarify と fmeval をモデル評価に使用することもできます。
バイアスの検出と予測の説明
バイアスとは、異なるグループ間でのデータの不均衡またはモデルのパフォーマンスの格差です。 Amazon SageMaker Clarify は、特定の属性を調べることにより、データの準備中、モデルトレーニング後、およびデプロイされたモデルで潜在的なバイアスを検出することにより、バイアスを軽減するのに役立ちます。
モデルの動作を理解することは、より正確なモデルを開発し、より適切な意思決定を行う上で重要です。Amazon SageMaker Clarify は、モデルの動作をより詳細に可視化するため、利害関係者に透明性を提供し、意思決定を下すための情報を提供し、モデルが意図したとおりに機能しているかどうかを追跡できます。
モニタリングと人間によるレビュー
モニタリングは、高品質の機械学習 (ML) モデルを維持し、正確な予測を保証するために重要です。Amazon SageMaker Model Monitor は、デプロイされたモデルから不正確な予測を自動的に検出して警告します。また、Amazon SageMaker Ground Truth を使用すると、ML ライフサイクル全体にわたって人間のフィードバックを適用し、モデルの精度と関連性を向上させることができます。
ガバナンスの改善
Amazon SageMaker の機械学習ガバナンスは、ML モデルをより厳密に制御して可視化することで、ML プロジェクトのガバナンスを改善するための専用ツールを提供します。モデル情報を簡単に取得して共有し、バイアスなどのモデルの動作に関する情報をすべて 1 か所で確認できます。
AWS AI サービスカード
AI サービスカードは、想定されるユースケースと制限、責任ある AI 設計の選択、および当社の AI サービスとモデルのパフォーマンス最適化のベストプラクティスに関する情報を得るための単一の場所を提供することで透明性を高めるためのリソースです。
責任ある AI についての新着情報
地域貢献とコラボレーション
OECD AI ワーキンググループ、Partnership on AI、Responsible AI Institute などのマルチステークホルダー組織との深い関わりや、世界規模での大学との戦略的パートナーシップを活かして、AWS は他者と協力して AI と機械学習テクノロジーを責任を持って開発し、信頼を築くことに取り組んでいます。
私たちは、AI & ML Scholarship プログラムや We Power Tech などのプログラムを通じて、人間中心のアプローチで次世代の AI リーダーを教育しています。これにより、テクノロジー業界では十分なサービスを受けられていなかったり、過小評価されていたりする人々が、実践的な学習、奨学金、メンターシップへのアクセスを増やすことができます。
安全で透明性が高く、責任ある生成 AI への投資には、G7 AI 広島プロセス行動規範、英国での AI 安全性サミット、責任ある AI を推進するための新しい基本規格である ISO 42001 のサポートなど、グローバルコミュニティや政策立案者との協力が含まれます。Amazon は、継続的なイノベーションを可能にしつつ、公民権を保護する AI に関する効果的なリスクベースの規制枠組みの開発を支援します。
責任ある AI は、Amazon が活発な研究開発を進めている分野です。私たちは、カリフォルニア工科大学などの学界や、Amazon Scholars と戦略的パートナーシップを結んでいます。その中には、Amazon での責任ある AI ワークストリームの形成を支援するために学術研究を応用する一流の専門家も含まれています。
私たちは、Amazon Research Awards による継続的な研究助成や、Amazon Science の科学出版物を通じて、お客様と共に革新を進め、新しいトレンドや研究の最前線に立って価値を提供します。生成 AI を責任を持って構築するための科学について、詳しくはこちらの Amazon Science のブログで、新たに発生する主な課題と解決策を紹介しています。
