Tutvustame AWS AI teeninduskaarte: uus ressurss läbipaistvuse suurendamiseks ja vastutustundliku AI edendamiseks

Tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML) on ühed kõige transformatiivsemad tehnoloogiad, millega meie põlvkonna jooksul kokku puutume – et lahendada äri- ja ühiskondlikke probleeme, parandada klientide kogemusi ja ergutada innovatsiooni. Koos tehisintellekti laialdase kasutamise ja kasvava ulatusega tuleb ka tõdemus, et me kõik peame ehitama vastutustundlikult. AWS-is arvame, et vastutustundlik tehisintellekt hõlmab mitmeid põhimõõtmeid, sealhulgas:

• Õiglus ja erapoolik– kuidas süsteem mõjutab kasutajate erinevaid alampopulatsioone (nt soo, rahvuse järgi)
• Seletatavus– Tehisintellektisüsteemi väljundite mõistmise ja hindamise mehhanismid
• Privaatsus ja turvalisus– Andmed kaitstud varguse ja paljastamise eest
• Tugevus– mehhanismid, mis tagavad tehisintellektisüsteemi usaldusväärse töö
• Juhtimine– protsessid vastutustundlike tehisintellekti tavade määratlemiseks, rakendamiseks ja jõustamiseks organisatsioonis
• läbipaistvus– tehisintellekti süsteemi kohta teabe edastamine, et sidusrühmad saaksid teha teadlikke valikuid süsteemi kasutamise kohta

Meie pühendumus AI ja ML vastutustundlikule arendamisele on lahutamatu osa sellest, kuidas me oma teenuseid loome, klientidega suhtleme ja innovatsiooni edendame. Samuti oleme pühendunud pakkuma klientidele tööriistu ja ressursse tehisintellekti/ML-i vastutustundlikuks arendamiseks ja kasutamiseks, alustades täielikult hallatud arenduskeskkonna võimaldamisest ML-i ehitajatele kuni abistades klientidel tehisintellekti teenuseid tavalistes ärilistes kasutusjuhtudes.

Klientidele suurema läbipaistvuse pakkumine

Meie kliendid tahavad teada, et nende kasutatav tehnoloogia on välja töötatud vastutustundlikul viisil. Nad tahavad ressursse ja juhiseid selle tehnoloogia vastutustundlikuks rakendamiseks oma organisatsioonis. Ja mis kõige tähtsam, nad tahavad tagada, et tehnoloogia, mille nad kasutusele võtavad, on kasulik kõigile, eriti nende lõppkasutajatele. AWS-is tahame aidata neil seda visiooni ellu viia.

Klientide soovitud läbipaistvuse tagamiseks on meil hea meel käivitada AWS AI teeninduskaardid, uus ressurss, mis aitab klientidel paremini mõista meie AWS AI teenuseid. AI teenusekaardid on vastutustundliku tehisintellekti dokumentatsiooni vorm, mis pakub klientidele ühest kohast teavet kavandatud kasutusjuhtude ja piirangute, vastutustundliku tehisintellekti disaini valikute ning meie AI-teenuste juurutamise ja toimivuse optimeerimise parimate tavade kohta. Need on osa terviklikust arendusprotsessist, mille kohustume üles ehitama oma teenuseid vastutustundlikul viisil, mis käsitleb õiglust ja erapoolikust, seletatavust, tugevust, juhtimist, läbipaistvust, privaatsust ja turvalisust. AWS re:Invent 2022 raames teeme kättesaadavaks kolm esimest tehisintellekti teeninduskaarti: Amazon Rekognition – näo sobitamine, Amazon Textract – AnalyzeIDja Amazon Transcribe – partii (inglise-USA).

AI teenusekaartide komponendid

Iga AI teeninduskaart sisaldab nelja osa, mis hõlmavad:

• Põhikontseptsioonid, mis aitavad klientidel teenust või teenuse funktsioone paremini mõista
• Ettenähtud kasutusjuhud ja piirangud
• Vastutustundliku AI disaini kaalutlused
• Juhised juurutamise ja jõudluse optimeerimise kohta

AI teenusekaartide sisu on suunatud laiale klientidele, tehnoloogidele, teadlastele ja teistele sidusrühmadele, kes soovivad paremini mõista tehisintellekti teenuse vastutustundliku kavandamise ja kasutamise peamisi kaalutlusi.

Meie kliendid kasutavad tehisintellekti üha mitmekesisemates rakendustes. The ettenähtud kasutusjuhtude ja piirangute jaotises annab teavet teenuse levinumate kasutuste kohta ja aitab klientidel hinnata, kas teenus sobib nende rakendusega hästi. Näiteks Amazon Transcribe – Batch (inglise-USA) kaardil kirjeldame teenusekasutusjuhtumit USA inglise keeles räägitava üldotstarbelise sõnavara helifailist transkribeerimisel. Kui ettevõte soovib lahendust, mis transkribeerib automaatselt domeenispetsiifilise sündmuse, näiteks rahvusvahelise neuroteaduse konverentsi, saab ta lisada kohandatud sõnavarasid ja keelemudeleid, et lisada teadussõnavara, et suurendada transkriptsiooni täpsust.

aasta disaini sektsioon Iga tehisintellekti teenusekaardi osas selgitame peamisi vastutustundlikke tehisintellekti kujundamise kaalutlusi olulistes valdkondades, nagu meie testipõhine metoodika, õiglus ja erapoolik, seletatavus ja jõudlusootused. Pakume toimivustulemuste näiteid hindamisandmestiku kohta, mis esindab tavalist kasutusjuhtumit. See näide on siiski vaid lähtepunkt, kuna julgustame kliente testima oma andmekogumeid, et paremini mõista, kuidas teenus nende sisu ja kasutusjuhtudel toimib, et pakkuda lõppklientidele parimat kasutuskogemust. Ja see ei ole ühekordne hindamine. Vastutustundlikuks ehitamiseks soovitame iteratiivset lähenemist, kus kliendid testivad ja hindavad perioodiliselt oma rakendusi täpsuse või võimaliku eelarvamuse osas.

aasta juurutamise ja jõudluse optimeerimise parimad tavad, pakume välja peamised hoovad, mida kliendid peaksid kaaluma, et optimeerida oma rakenduse jõudlust reaalseks juurutamiseks. Oluline on selgitada, kuidas kliendid saavad maksimaalse kasu saamiseks optimeerida AI-süsteemi jõudlust, mis toimib nende üldise rakenduse või töövoo komponendina. Näiteks Amazon Rekognition Face Matching Card, mis hõlmab näotuvastusvõimaluste lisamist identiteedi kinnitamise rakendustele, jagame samme, mida kliendid saavad võtta, et parandada nende töövoogu kaasatud nägude sobitamise ennustuste kvaliteeti.

Vastutustundlike tehisintellekti ressursside ja võimaluste pakkumine

AWS-i pidev prioriteet on pakkuda oma klientidele ressursse ja tööriistu, mida nad vajavad vastutustundliku AI muutmiseks teooriast praktikasse. Selle aasta alguses käivitasime oma Masinõppe vastutustundliku kasutamise juhend mis pakub kaalutlusi ja soovitusi ML vastutustundlikuks kasutamiseks ML elutsükli kõigis etappides. AI teenusekaardid täiendavad meie olemasolevaid arendaja juhendeid ja ajaveebi postitusi, mis pakuvad ehitajatele teenuse funktsioonide kirjeldusi ja üksikasjalikke juhiseid meie teenuse API-de kasutamiseks. Ja koos Amazon SageMaker Clarify ja Amazon SageMakeri mudelimonitor, pakume võimalusi, mis aitavad tuvastada andmekogumite ja mudelite kallutatust ning paremini jälgida ja üle vaadata mudelite prognoose automatiseerimise ja inimliku järelevalve abil.

Samal ajal jätkame vastutustundliku tehisintellekti edendamist teistes olulistes mõõtmetes, näiteks valitsemises. Tänasel re:Inventil lansseerisime uue spetsiaalselt loodud tööriistade komplekti, mis aitavad klientidel Amazon SageMaker Role Manageri, Amazon SageMaker Model Cards ja Amazon SageMaker Model Dashboardi abil oma ML-projektide juhtimist täiustada. Lisateavet kohta AWS-i uudiste ajaveeb ja veebisait selle kohta, kuidas need tööriistad aitavad ML juhtimisprotsesse sujuvamaks muuta.

Haridus on veel üks oluline ressurss, mis aitab edendada vastutustundlikku tehisintellekti. AWS-is oleme pühendunud tehisintellekti arendajate ja andmeteadlaste järgmise põlvkonna loomisele AI ja ML stipendiumiprogrammiga ning AWS masinõppe ülikool (MLU). Sel nädalal käivitasime saidil re:Invent uue avaliku MLU kursuse õigluse kaalutluste ja erapoolikuste leevendamise kohta kogu ML elutsükli jooksul. See tasuta kursus, mida õpetavad samad Amazoni andmeteadlased, kes koolitavad AWS-i töötajaid ML-i alal, sisaldab 9 tundi loenguid ja praktilisi harjutusi ning seda on lihtne alustama.

AI teeninduskaardid: uus ressurss ja pidev pühendumus

Meil on hea meel tuua oma klientidele ja laiemale kogukonnale uus läbipaistvuse ressurss ning pakkuda lisateavet meie tehisintellektiteenuste kavandatud kasutuste, piirangute, disaini ja optimeerimise kohta, lähtudes meie rangest lähenemisviisist AWS AI teenuste vastutustundlikul loomisel. . Loodame, et tehisintellekti teeninduskaardid toimivad kasuliku läbipaistvuse ressursina ja olulise sammuna vastutustundliku AI areneval maastikul. AI teenusekaardid arenevad ja laienevad jätkuvalt, kui suhtleme oma klientide ja laiema kogukonnaga, et koguda tagasisidet ja oma lähenemisviisi pidevalt korrata.

Võtke ühendust meie vastutustundlike tehisintellekti ekspertide rühmaga vestluse alustamiseks.

---

Autoritest

Vasi Philomin on praegu AWS AI meeskonna asepresident keele- ja kõnetehnoloogia valdkondades, nagu Amazon Lex, Amazon Polly, Amazon Translate, Amazon Transcribe/Transcribe Medical, Amazon Comprehend, Amazon Kendra, Amazon Code Whisperer, Amazon Monitron, Amazon Otsige Amazon Connecti seadmeid ja kontaktläätsi/hääl ID-d, samuti masinõppelahenduste laborit ja vastutustundlikku tehisintellekti.

Peeter Hallinan juhib AWS AI-s vastutustundliku tehisintellekti teaduse ja praktika algatusi koos vastutustundlike tehisintellekti ekspertide meeskonnaga. Tal on sügavad teadmised tehisintellektist (PhD, Harvard) ja ettevõtlusest (Blindsight, müüdud Amazonile). Tema vabatahtlik tegevus on hõlmanud Stanfordi ülikooli meditsiinikooli konsultandiprofessorina ja Madagaskari Ameerika Kaubanduskoja presidendina. Võimaluse korral käib ta koos lastega mägedes: suusatab, ronib, matkab ja parvetab