Sorumlu Yapay Zekâ: İlkelerden uygulamaya
Uzman rehberliği ve pratik araçlarla güvenilir yapay zekâ dağıtımını hızlandırın
Yapay zekâyı sorumlu bir şekilde oluşturma
Yapay zekâ ve akıllı temsilcilerin hızla büyümesi beraberinde umut verici yeniliklerle birlikte yeni zorluklar da getiriyor. AWS olarak sorumlu yapay zekâyı pratik ve ölçeklenebilir hâle getirerek güvenilir yapay zekâ yeniliklerini hızlandırmanız için önünüzü açıyoruz. Sorumlu yapay zekâyı uçtan uca yapay zekâ yaşam döngüsüne entegre etmek için eğitime, bilime ve müşterilerimize öncelik veren insan merkezli bir yaklaşım benimsiyoruz. Bilime dayalı en iyi uygulamalarımız, yerleşik güvenlik önlemlerimiz ve araçlarımız, kullanım örnekleriniz genelinde yapay zekâyı sorumlu bir şekilde oluşturmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olur. Müşteri güvenini kazanmak ve güvenle daha hızlı yol almak için ilk günden itibaren sistemlerinizi sorumlu yapay zekâ uygulamalarıyla oluşturun.
Sorumlu yapay zekâ nedir?
AWS, yapay zekâ teknolojisi geliştikçe zaman içinde değerlendirdiğimiz ve güncellediğimiz temel bir dizi boyutu kullanarak sorumlu yapay zekâyı tanımlıyor.
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 zekâ sistemi davranışını izleme ve yönetme mekanizmalarına sahip olmak
Doğruluk ve sağlamlık
Beklenmedik veya çelişkili girdilerde bile doğru sistem çıktılarına ulaşmak
Yönetişim
Sağlayıcılar ve dağıtımcılar dâhil olmak üzere en iyi uygulamaları yapay zekâ tedarik zincirine dâhil etmek
Şeffaflık
Paydaşların bir yapay zekâ sistemiyle etkileşimleri konusunda bilinçli seçimler yapmalarını sağlamak
Sorumlu yapay zekâ en iyi uygulamaları
Sorumlu yapay zekânın bu temel boyutları, her yapay zekâ sisteminin doğasında var olan teknik özellikleri temsil eder; göreviniz, özel kullanım örneğiniz için kasıtlı tasarım seçimleri yapmaktır. Yeni AWS Well-Architected Sorumlu Yapay Zekâ Merceği; tasarım, geliştirme ve işletme kapsamında bu hususları ele almanıza yardımcı olacak en iyi uygulamaları sağlar ve pratik rehberlik sunar. İşletmenizi ve teknik gereksinimlerinizi dengeleyecek ve güvenilir yapay zekâ sistemlerinin dağıtımını hızlandırmaya yardımcı olacak bilinçli kararlar almak için bu kılavuzu uygulayın.
Hizmetler ve araçlar
AWS, yapay zekâ sistemlerini sorumlu bir şekilde tasarlamanıza, oluşturmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olacak hizmetler ve araçlar sunar.
Sistemleri yapılandırılabilir güvenlik önlemleriyle oluşturun
Amazon Bedrock Bütünlük Korumaları uygulama gereksinimlerinize ve sorumlu yapay zekâ politikalarınıza göre özelleştirilmiş güvenlik önlemlerini uygulamanıza yardımcı olur. Zararlı içeriğin %88'ine kadarını engelleyen ve doğrulama kararları için %99 oranında doğrulukla denetlenebilir, matematiksel olarak doğrulanabilir açıklamalar sunan sektör lideri güvenlik korumalarına sahip Bedrock Bütünlük Korumaları, zararlı metin ve görüntü içeriğini tespit etmeye ve filtrelemeye, hassas bilgileri sansürlemeye ve model halüsinasyonlarını tespit etmeye yardımcı olmak için yapılandırılabilir güvenlik önlemleri sağlar. Tüm uygulamalarınızda tutarlı güvenlik ve gizlilik denetimleri için Bedrock Bütünlük Korumalarını Amazon Bedrock'ta bulunan veya kendi kendine barındırılan herhangi bir altyapı modeliyle birlikte kullanın.
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.
Yanlılığı tespit etmek ve tahminleri açıklamak
Yanlılıklar, 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 yanlılıkları tespit ederek bunları 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 alaka düzeyini 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 yanlılık gibi model davranışlarından haberdar olabilirsiniz; bunların hepsini tek bir yerden yapabilirsiniz.
AWS Yapay Zekâ Hizmet Kartları
Yapay Zekâ Hizmet Kartları, amaçlanan kullanım örnekleri ve sınırlamaları, sorumlu yapay zekâ tasarım seçenekleri ve yapay zekâ hizmetlerimiz ve modellerimiz için performans optimizasyonu en iyi uygulamaları hakkında bilgi bulabileceğiniz tek bir yer sağlayarak şeffaflığı artırmaya yönelik bir kaynaktır.
Sorumlu yapay zekâ alanındaki yenilikler
Topluluk katkısı ve iş birliği
OECD Yapay Zekâ çalışma grupları, Yapay Zekâ Ortaklığı ve Sorumlu Yapay Zekâ Enstitüsü gibi çok paydaşlı kuruluşlarla derin iş birliğinin yanı sıra küresel ölçekte üniversitelerle stratejik ortaklıklarla birlikte yapay zekâ ve ML teknolojisini sorumlu bir şekilde geliştirmek ve güven oluşturmak için çalışma taahhüdümüze bağlıyız.
Teknoloji alanında yetersiz hizmet alan veya yeterince temsil edilmeyen kişilere yönelik uygulamalı öğrenmeye, burslara ve mentorluğa erişimi artırmak üzere Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Burs programı ve We Power Tech gibi programlarla yeni nesil yapay zekâ liderlerini eğitmek için insan merkezli bir yaklaşım benimsiyoruz.
Güvenli, şeffaf ve sorumlu üretken yapay zekâya yaptığımız yatırımımızda, G7 Yapay Zekâ Hiroşima Süreci Davranış Kuralları, Birleşik Krallık'taki Yapay Zekâ Güvenliği Zirvesi ve sorumlu yapay zekâyı ilerletmek için yeni bir temel standart olan ISO 42001'e destek sağlanması da dâhil olmak üzere küresel topluluk ve politika yapıcılarla yapılan iş birlikleri de bulunuyor. Sürekli yeniliğe izin verirken, medeni hakları koruyan yapay zekâ için etkili risk tabanlı düzenleyici çerçevelerin geliştirilmesini destekliyoruz.
Sorumlu Yapay Zekâ, Amazon'da aktif bir araştırma ve geliştirme alanıdır. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü ve Amazon Scholars gibi akademi kuruluşları ile Amazon'da sorumlu yapay zekâ iş akışlarını şekillendirmeye yardımcı olmak için akademik araştırmalarını kullanan önde gelen uzmanlarla stratejik ortaklıklarımız var.
Amazon Araştırma Ödülleri aracılığıyla devam eden araştırma hibeleri ve Amazon Science üzerinden bilimsel yayınlarla müşterilerimizin yanında yenilik yapıyoruz ve değer sunmak için yeni trendlerin ve araştırmaların ön saflarında kalıyoruz. Ortaya çıkan en önemli zorlukları ve çözümleri ele alan bu Amazon Science blogunda üretken yapay zekâyı sorumlu bir şekilde oluşturmaya yönelik bilimsel yöntemler hakkında daha fazla bilgi edinin.