AWS AI পরিষেবা কার্ড উপস্থাপন করা হচ্ছে: স্বচ্ছতা বাড়াতে এবং দায়িত্বশীল এআইকে এগিয়ে নেওয়ার জন্য একটি নতুন সংস্থান

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) হল আমাদের প্রজন্মের মধ্যে সবচেয়ে রূপান্তরকারী প্রযুক্তিগুলির মধ্যে কিছু - ব্যবসা এবং সামাজিক সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে, গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এবং উদ্ভাবনকে উত্সাহিত করতে৷ AI এর ব্যাপক ব্যবহার এবং ক্রমবর্ধমান মাত্রার সাথে সাথে এই স্বীকৃতি আসে যে আমাদের সকলকে অবশ্যই দায়িত্বের সাথে গড়ে তুলতে হবে। AWS-এ, আমরা মনে করি দায়ী AI এর মধ্যে অনেকগুলি মূল মাত্রা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

• ন্যায্যতা এবং পক্ষপাত- কীভাবে একটি সিস্টেম ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন উপ-জনসংখ্যাকে প্রভাবিত করে (যেমন, লিঙ্গ, জাতিগতভাবে)
• ব্যাখ্যাযোগ্যতা- একটি AI সিস্টেমের আউটপুট বোঝা এবং মূল্যায়ন করার প্রক্রিয়া
• গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা- ডেটা চুরি এবং এক্সপোজার থেকে সুরক্ষিত
• বলিষ্ঠতা- একটি AI সিস্টেম নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করে তা নিশ্চিত করার প্রক্রিয়া
• শাসন- একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে দায়িত্বশীল AI অনুশীলন সংজ্ঞায়িত, বাস্তবায়ন এবং প্রয়োগ করার প্রক্রিয়া
• স্বচ্ছতা- একটি AI সিস্টেম সম্পর্কে তথ্য যোগাযোগ করা যাতে স্টেকহোল্ডাররা তাদের সিস্টেমের ব্যবহার সম্পর্কে অবগত পছন্দ করতে পারে

আমরা কীভাবে আমাদের পরিষেবাগুলি তৈরি করি, গ্রাহকদের সাথে সম্পৃক্ত হই এবং উদ্ভাবন চালাই তার জন্য একটি দায়িত্বশীল উপায়ে AI এবং ML বিকাশের জন্য আমাদের প্রতিশ্রুতি অবিচ্ছেদ্য। আমরা গ্রাহকদের AI/ML দায়বদ্ধভাবে বিকাশ ও ব্যবহার করার জন্য সরঞ্জাম এবং সংস্থান সরবরাহ করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, ML নির্মাতাদের সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত উন্নয়ন পরিবেশের সাথে সক্ষম করা থেকে গ্রাহকদের AI পরিষেবাগুলিকে সাধারণ ব্যবসায়িক ব্যবহারের ক্ষেত্রে এম্বেড করতে সহায়তা করা।

আরো স্বচ্ছতা সঙ্গে গ্রাহকদের প্রদান

আমাদের গ্রাহকরা জানতে চান যে তারা যে প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন তা একটি দায়িত্বশীল উপায়ে তৈরি করা হয়েছে। তারা তাদের নিজস্ব সংস্থায় সেই প্রযুক্তিটি দায়িত্বের সাথে বাস্তবায়নের জন্য সংস্থান এবং নির্দেশিকা চায়। এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, তারা নিশ্চিত করতে চায় যে তারা যে প্রযুক্তিটি চালু করেছে তা সকলের সুবিধার জন্য, বিশেষ করে তাদের শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য। এডব্লিউএস-এ, আমরা তাদের এই দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রাণবন্ত করতে সাহায্য করতে চাই।

গ্রাহকরা যে স্বচ্ছতা চাইছেন তা সরবরাহ করতে, আমরা চালু করতে আগ্রহী AWS AI পরিষেবা কার্ড, গ্রাহকদের আমাদের AWS AI পরিষেবাগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করার জন্য একটি নতুন সংস্থান৷ AI পরিষেবা কার্ডগুলি হল দায়িত্বশীল AI ডকুমেন্টেশনের একটি ফর্ম যা গ্রাহকদের উদ্দেশ্যযুক্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং সীমাবদ্ধতা, দায়িত্বশীল AI ডিজাইন পছন্দ এবং আমাদের AI পরিষেবাগুলির জন্য স্থাপনা এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশানের সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে তথ্য খুঁজে পাওয়ার জন্য একক জায়গা প্রদান করে। এগুলি একটি ব্যাপক উন্নয়ন প্রক্রিয়ার অংশ যা আমরা আমাদের পরিষেবাগুলিকে একটি দায়িত্বশীল উপায়ে তৈরি করার জন্য গ্রহণ করি যা ন্যায্যতা এবং পক্ষপাতিত্ব, ব্যাখ্যাযোগ্যতা, দৃঢ়তা, শাসন, স্বচ্ছতা, গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তাকে সম্বোধন করে৷ AWS re:Invent 2022-এ আমরা প্রথম তিনটি AI পরিষেবা কার্ড উপলব্ধ করছি: আমাজন স্বীকৃতি - ফেস ম্যাচিং, অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট - বিশ্লেষণ আইডি, এবং অ্যামাজন ট্রান্সক্রাইব – ব্যাচ (ইংরেজি-ইউএস)।

এআই সার্ভিস কার্ডের উপাদান

প্রতিটি এআই সার্ভিস কার্ডে চারটি বিভাগ রয়েছে:

• গ্রাহকদের পরিষেবা বা পরিষেবা বৈশিষ্ট্যগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করার জন্য প্রাথমিক ধারণা৷
• উদ্দেশ্য ব্যবহার ক্ষেত্রে এবং সীমাবদ্ধতা
• দায়ী এআই ডিজাইন বিবেচনা
• স্থাপনা এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশান উপর নির্দেশিকা

AI পরিষেবা কার্ডের বিষয়বস্তু গ্রাহক, প্রযুক্তিবিদ, গবেষক এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের একটি বিস্তৃত দর্শকদের সম্বোধন করে যারা একটি AI পরিষেবার দায়িত্বশীল নকশা এবং ব্যবহারের মূল বিবেচনাগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে চায়।

আমাদের গ্রাহকরা ক্রমবর্ধমান বৈচিত্র্যময় অ্যাপ্লিকেশনের সেটে AI ব্যবহার করে। দ্য উদ্দেশ্য ব্যবহার ক্ষেত্রে এবং সীমাবদ্ধতা বিভাগ একটি পরিষেবার জন্য সাধারণ ব্যবহার সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে এবং গ্রাহকদের মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে যে একটি পরিষেবা তাদের আবেদনের জন্য উপযুক্ত কিনা। উদাহরণস্বরূপ, অ্যামাজন ট্রান্সক্রাইব – ব্যাচ (ইংরেজি-ইউএস) কার্ডে আমরা একটি অডিও ফাইল থেকে মার্কিন ইংরেজিতে বলা সাধারণ-উদ্দেশ্য শব্দভান্ডার প্রতিলিপি করার পরিষেবা ব্যবহারের ক্ষেত্রে বর্ণনা করি। যদি একটি কোম্পানি এমন একটি সমাধান চায় যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ডোমেন-নির্দিষ্ট ইভেন্ট প্রতিলিপি করে, যেমন একটি আন্তর্জাতিক নিউরোসায়েন্স কনফারেন্স, তারা ট্রান্সক্রিপশনের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য বৈজ্ঞানিক শব্দভান্ডার অন্তর্ভুক্ত করার জন্য কাস্টম শব্দভান্ডার এবং ভাষার মডেল যোগ করতে পারে।

মধ্যে নকশা বিভাগ প্রতিটি AI পরিষেবা কার্ডের জন্য, আমরা গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলি জুড়ে মূল দায়িত্বশীল AI ডিজাইন বিবেচনাগুলি ব্যাখ্যা করি, যেমন আমাদের পরীক্ষা-চালিত পদ্ধতি, ন্যায্যতা এবং পক্ষপাত, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা প্রত্যাশা। আমরা একটি মূল্যায়ন ডেটাসেটের উদাহরণ কার্যসম্পাদন ফলাফল প্রদান করি যা একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রতিনিধিত্ব করে। যদিও এই উদাহরণটি শুধুমাত্র একটি সূচনা বিন্দু, কারণ আমরা গ্রাহকদের তাদের নিজস্ব ডেটাসেট পরীক্ষা করার জন্য উত্সাহিত করি যাতে পরিষেবাটি তাদের নিজস্ব সামগ্রীতে কীভাবে কার্য সম্পাদন করবে এবং তাদের শেষ গ্রাহকদের জন্য সর্বোত্তম অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য কেসগুলি ব্যবহার করবে। এবং এটি এককালীন মূল্যায়ন নয়। একটি দায়িত্বশীল উপায়ে তৈরি করতে, আমরা একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতির সুপারিশ করি যেখানে গ্রাহকরা পর্যায়ক্রমে সঠিকতা বা সম্ভাব্য পক্ষপাতের জন্য তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরীক্ষা করে এবং মূল্যায়ন করে।

মধ্যে স্থাপনা এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশান বিভাগের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন, আমরা মূল লিভারগুলি রেখেছি যা গ্রাহকদের বাস্তব-বিশ্ব স্থাপনার জন্য তাদের অ্যাপ্লিকেশনের কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করার জন্য বিবেচনা করা উচিত। গ্রাহকরা কীভাবে একটি AI সিস্টেমের কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করতে পারে তা ব্যাখ্যা করা গুরুত্বপূর্ণ যা তাদের সামগ্রিক অ্যাপ্লিকেশন বা কর্মপ্রবাহের একটি উপাদান হিসাবে কাজ করে সর্বাধিক সুবিধা পেতে। উদাহরণ স্বরূপ, অ্যামাজন রিকগনিশন ফেস ম্যাচিং কার্ডে যা পরিচয় যাচাইকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মুখ শনাক্তকরণের ক্ষমতাগুলিকে কভার করে, আমরা গ্রাহকরা তাদের কর্মপ্রবাহের সাথে যুক্ত ফেস ম্যাচিং পূর্বাভাসের গুণমান বাড়ানোর জন্য নেওয়া পদক্ষেপগুলি শেয়ার করি৷

দায়িত্বশীল AI সংস্থান এবং ক্ষমতা সরবরাহ করা

দায়িত্বশীল AI কে তত্ত্ব থেকে অনুশীলনে রূপান্তর করার জন্য আমাদের গ্রাহকদের প্রয়োজনীয় সংস্থান এবং সরঞ্জামগুলি অফার করা AWS-এর জন্য একটি চলমান অগ্রাধিকার। এই বছরের শুরুতে আমরা আমাদের চালু করেছি মেশিন লার্নিং গাইডের দায়িত্বশীল ব্যবহার যা ML জীবনচক্রের সমস্ত ধাপে দায়িত্বের সাথে ML ব্যবহার করার জন্য বিবেচনা এবং সুপারিশ প্রদান করে। AI পরিষেবা কার্ডগুলি আমাদের বিদ্যমান বিকাশকারী গাইড এবং ব্লগ পোস্টগুলির পরিপূরক, যা নির্মাতাদের পরিষেবা বৈশিষ্ট্যগুলির বিবরণ এবং আমাদের পরিষেবা APIগুলি ব্যবহারের জন্য বিশদ নির্দেশাবলী প্রদান করে। এবং সাথে আমাজন সেজমেকার স্পষ্ট করুন এবং অ্যামাজন সেজমেকার মডেল মনিটর, আমরা ডেটাসেট এবং মডেলগুলিতে পক্ষপাত সনাক্ত করতে এবং অটোমেশন এবং মানব তত্ত্বাবধানের মাধ্যমে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি আরও ভাল পর্যবেক্ষণ ও পর্যালোচনা করতে সহায়তা করার জন্য ক্ষমতাগুলি অফার করি।

একই সময়ে, আমরা শাসনের মতো অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ মাত্রায় দায়িত্বশীল এআইকে এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছি। পুনরায়:আমাজন সেজমেকার রোল ম্যানেজার, অ্যামাজন সেজমেকার মডেল কার্ড এবং অ্যামাজন সেজমেকার মডেল ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে গ্রাহকদের তাদের ML প্রকল্পগুলির পরিচালনার উন্নতিতে সহায়তা করার জন্য আমরা আজকে উদ্ভাবন করা উদ্দেশ্য-নির্মিত সরঞ্জামগুলির একটি নতুন সেট চালু করেছি। আরো জানুন AWS নিউজ ব্লগ এবং ওয়েবসাইট এই সরঞ্জামগুলি কীভাবে এমএল গভর্নেন্স প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে সহায়তা করে সে সম্পর্কে।

শিক্ষা হল আরেকটি মূল সম্পদ যা দায়িত্বশীল এআইকে এগিয়ে নিতে সাহায্য করে। AWS-এ আমরা AI এবং ML স্কলারশিপ প্রোগ্রামের সাথে AI-তে পরবর্তী প্রজন্মের ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানী তৈরি করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং AWS মেশিন লার্নিং বিশ্ববিদ্যালয় (MLU)। এই সপ্তাহে re:Invent আমরা ML জীবনচক্র জুড়ে ন্যায্যতা বিবেচনা এবং পক্ষপাত কমানোর উপর একটি নতুন, সর্বজনীন MLU কোর্স চালু করেছি। একই অ্যামাজন ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা শেখানো হয়েছে যারা AWS কর্মীদের ML-এ প্রশিক্ষণ দেয়, এই বিনামূল্যের কোর্সে 9 ঘন্টার বক্তৃতা এবং হ্যান্ড-অন ব্যায়াম রয়েছে এবং এটি করা সহজ এবার শুরু করা যাক.

এআই সার্ভিস কার্ড: একটি নতুন সংস্থান এবং একটি চলমান প্রতিশ্রুতি

আমরা আমাদের গ্রাহকদের এবং বৃহত্তর সম্প্রদায়ের কাছে একটি নতুন স্বচ্ছতা সংস্থান নিয়ে আসতে এবং আমাদের AI পরিষেবাগুলির উদ্দিষ্ট ব্যবহার, সীমাবদ্ধতা, ডিজাইন এবং অপ্টিমাইজেশান সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য প্রদান করতে পেরে উত্তেজিত, দায়িত্বশীল উপায়ে AWS AI পরিষেবাগুলি তৈরি করার জন্য আমাদের কঠোর পদ্ধতির দ্বারা অবহিত। . আমাদের আশা যে AI পরিষেবা কার্ডগুলি একটি দরকারী স্বচ্ছতার সংস্থান হিসাবে কাজ করবে এবং দায়িত্বশীল AI-এর ক্রমবিকাশিত ল্যান্ডস্কেপের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। AI পরিষেবা কার্ডগুলি বিকশিত এবং প্রসারিত হতে থাকবে কারণ আমরা আমাদের গ্রাহকদের এবং বৃহত্তর সম্প্রদায়ের সাথে প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করতে এবং আমাদের পদ্ধতির উপর ক্রমাগত পুনরাবৃত্তি করতে থাকি।

আমাদের দায়িত্বশীল AI বিশেষজ্ঞদের গ্রুপের সাথে যোগাযোগ করুন একটি কথোপকথন শুরু করতে

---

লেখক সম্পর্কে

ভাসি ফিলোমিন বর্তমানে অ্যামাজন লেক্স, অ্যামাজন পলি, অ্যামাজন ট্রান্সলেট, অ্যামাজন ট্রান্সক্রাইব/ট্রান্সক্রাইব মেডিকেল, অ্যামাজন কম্প্রেহেন্ড, অ্যামাজন কেন্দ্র, অ্যামাজন কোড হুইস্পার, অ্যামাজন মনিটরন, অ্যামাজন এর মতো ভাষা ও বক্তৃতা প্রযুক্তির ক্ষেত্রে পরিষেবার জন্য AWS AI টিমের একজন ভাইস প্রেসিডেন্ট। অ্যামাজন কানেক্টের জন্য যন্ত্রপাতি এবং কন্টাক্ট লেন্স/ভয়েস আইডির পাশাপাশি মেশিন লার্নিং সলিউশন ল্যাব এবং দায়িত্বশীল এআই-এর জন্য সন্ধান করুন।

পিটার হ্যালিনান দায়িত্বশীল AI বিশেষজ্ঞদের একটি দলের পাশাপাশি AWS AI-তে বিজ্ঞান এবং দায়বদ্ধ AI অনুশীলনে উদ্যোগের নেতৃত্ব দেয়। তার এআই (পিএইচডি, হার্ভার্ড) এবং উদ্যোক্তা (ব্লাইন্ডসাইট, অ্যামাজনের কাছে বিক্রি) গভীর দক্ষতা রয়েছে। স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিনের পরামর্শক অধ্যাপক এবং মাদাগাস্কারে আমেরিকান চেম্বার অফ কমার্সের সভাপতি হিসাবে কাজ করা তার স্বেচ্ছাসেবক কর্মকাণ্ডের অন্তর্ভুক্ত। যখন সম্ভব, তিনি তার সন্তানদের সাথে পাহাড়ে যান: স্কিইং, আরোহণ, হাইকিং এবং রাফটিং