你必須知道的生成式 AI 風險與挑戰：AWS 負責任生成式 AI 及風險的防範之道

公平性與偏見的新挑戰

傳統的機器學習模型在定義和實現公平性方面已經有了長足的進展，但生成式 AI 卻帶來了新的挑戰。生成式 AI 模型在開放式生成任務中，要如何界定和衡量公平性的標準就變得更加困難。

舉例來說，我們可能會要求生成式 AI 在提及不同性別時，使用相同語氣和熱情程度。但要量化和檢測這種微妙的差異，卻是一項極具技術挑戰的任務。情感分析等自然語言處理技術或許可以提供一些解決方案，但目前這些技術主要集中在更粗略的區分，如區分正負面新聞報導的情感色彩。

因此，生成式 AI 為我們帶來了豐富開放的創新內容，但同時也使得定義、衡量和實施公平性變得更加困難。

隱私權與知識產權的新考驗

除了公平性，生成式 AI 也為隱私權和知識產權帶來了新的挑戰。傳統機器學習模型主要關注訓練數據中個人資訊的直接洩漏，但生成式 AI 則將範圍擴大到更加微妙的複製現象。

例如，生成式 AI 可能會從訓練數據中複製代碼段，只是將原始變量名稱替換為使用者提供的名稱。因此，生成的代碼在訓練數據中並不存在，但卻與原始內容高度相似。此外，生成式 AI 甚至可能複製訓練數據中的”風格”，例如以安迪·沃霍爾的畫風創作新的藝術作品。

這種複製行為不僅侵犯了知識產權，也可能洩露隱私資訊。因此，我們需要新的技術來檢測和防範這種微妙的複製形式。

有害內容與虛構資訊的風險

生成式 AI 還可能產生令人反感、不當或具有仇恨言論的有害內容。定義和範圍劃分什麼構成有害內容本身就是一個挑戰，因為這往往具有主觀性，且因情況和文化背景而異。

此外，生成式 AI 也容易產生看似合理但實際上是虛構的資訊，例如不存在的科學引文。雖然在某些創意場景中這種虛構是可取的，但在實際應用中卻可能造成誤導。目前的生成式 AI 模型缺乏可靠的機制，讓使用者區分”創造力開啟”和”創造力關閉”的使用案例。

濫用與作弊的隱憂

生成式 AI 強大的創作能力也引發了人們對其可能被濫用於撰寫論文、求職申請等作弊行為的擔憂。驗證特定內容是否由人編寫而非由生成式 AI 產生，這個基本問題可能會在許多情況下引發疑慮。

工作中斷的影響

最後，生成式 AI 在撰寫、繪畫、編程等領域中展現出的出色能力，也引發了一些焦慮，認為某些職業可能會受到嚴重影響或被取代。雖然這種擔憂或許為時過早，但生成式 AI 確實似乎會對工作的性質產生顯著影響。

為了協助企業安全負責任地開發和部署生成式 AI 應用程式，AWS 推出了 Amazon Bedrock 一系列防護機制。這些防護機制可根據您的應用程式需求和負責任 AI 政策，實施自訂的保護措施。讓我們一一探討這些防護機制如何幫助您防範生成式 AI 的各種風險。

主題管控

Amazon Bedrock 防護機制允許您使用簡短的自然語言，定義一組在應用程式中需要避免的主題。防護機制會偵測並拒絕屬於這些受限制主題的使用者輸入和模型輸出。

例如，您可以設計一個銀行助理，避免與投資建議相關的主題。或者在電子商務網站的線上助理中，封鎖與政治相關的主題。透過主題管控，您可以確保生成式 AI 應用程式的互動保持在與業務相關的範圍內。

內容篩選

Amazon Bedrock 防護機制提供具有可設定閾值的內容篩選器，用於過濾仇恨、辱罵、色情和暴力等有害內容類別。除了生成式 AI 模型本身的內建保護之外，防護機制可讓您進一步調整不同類別的過濾強度。

舉例來說，一家電子商務公司可以設計其線上助理，以避免使用不當語言，如仇恨言論或羞辱性字眼。透過內容篩選，您可以根據自身的負責任 AI 政策，有效管控生成式 AI 應用程式中的有害內容。

個人資訊保護

Amazon Bedrock 防護機制還能夠偵測使用者輸入和模型輸出中的個人身分識別資訊(PII)，並進行編輯或刪除，以保護使用者隱私。

舉例來說，您可以編輯客戶的個人資訊，同時根據呼叫中心的客戶和客服人員對話記錄，產生有用的摘要報告。透過個人資訊保護功能，您可以安全地運用生成式 AI 的能力，而不會洩露敏感的個人數據。

公平性測試

除了上述防護機制之外， Amazon Bedrock 還提供公平性測試工具，讓您可以評估生成式 AI 模型在特定應用場景下的公平性表現。

透過測試不同人口統計群體的結果，您可以發現並修正模型中可能存在的偏見，從而提高生成式 AI 應用程式的公平性和包容性。

模型輸出水印

為了防止生成式 AI 內容被濫用於作弊等不當行為， Amazon Bedrock 提供了模型輸出水印的功能。這種水印可以是人眼難以識別的，但卻可被專門的檢測系統所辨識。

透過水印，您可以追蹤生成式 AI 輸出的來源，從而有效遏制作弊等濫用行為的發生。這項功能對於教育和職場環境而言，可以提供額外的防護和信心。

其他防護措施

除了上述主要防護機制之外，Amazon Bedrock 還提供了多項其他保護措施，包括:

• 訓練數據策展：審查和優化訓練數據，減少潛在的偏見和不當內容。
• 差分隱私技術：保護訓練數據中的個人資訊，防止被生成式 AI 模型洩露。
• 第三方漏洞獎勵計劃：鼓勵安全研究人員發現和報告 AWS 服務中的潛在漏洞。

透過這些全面的防護機制， Amazon Bedrock 旨在協助企業根據自身需求和負責任 AI 政策，實施所需的各種保護措施，最大限度實現生成式 AI 的創新潛力，同時有效管控相關風險。

生成式 AI 的快速發展為我們帶來了前所未有的機會，但也引發了新的挑戰和風險。面對這些新興議題，我們需要採取負責任的態度，透過技術、政策和教育等多管齊下，促進生成式 AI 的健康發展。

Amazon Bedrock 的一系列防護機制，為企業提供了實施自訂保護措施的靈活性，有助於在創新與風險管理之間取得平衡。未來，隨著我們對生成式 AI 的認知不斷深入，相關的科學研究和政策法規也將與時俱進，為生成式 AI 的負責任發展鋪平道路。

生成式 AI 帶來了無限機遇，但也隱藏著潛在風險。現在就透過 Amazon Bedrock 的全面防護機制，安全負責任地開發您的生成式 AI 應用程式吧！立即免費註冊，親自了解如何善用主題管控、內容篩選等防護機制，實現創新與風險管理的平衡。