Predstavljamo storitvene kartice AWS AI: nov vir za izboljšanje preglednosti in napredek odgovorne umetne inteligence

Umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML) sta eni izmed najbolj transformativnih tehnologij, s katerimi se bomo srečali v naši generaciji – za reševanje poslovnih in družbenih težav, izboljšanje uporabniške izkušnje in spodbujanje inovacij. Skupaj s široko uporabo in vse večjim obsegom umetne inteligence prihaja tudi spoznanje, da moramo vsi graditi odgovorno. Pri AWS menimo, da odgovorna umetna inteligenca zajema številne ključne razsežnosti, vključno z:

• Pravičnost in pristranskost– Kako sistem vpliva na različne podpopulacije uporabnikov (npr. glede na spol, etnično pripadnost)
• Pojasnjevanje– Mehanizmi za razumevanje in vrednotenje rezultatov sistema AI
• Zasebnost in varnost– Podatki zaščiteni pred krajo in razkritjem
• Robustnost– Mehanizmi za zagotavljanje zanesljivega delovanja sistema AI
• Upravljanje– Postopki za opredelitev, izvajanje in uveljavljanje odgovornih praks umetne inteligence v organizaciji
• Preglednost– Sporočanje informacij o sistemu umetne inteligence, tako da se lahko zainteresirane strani ozaveščeno odločajo o svoji uporabi sistema

Naša zaveza odgovornemu razvoju AI in ML je sestavni del tega, kako gradimo naše storitve, sodelujemo s strankami in spodbujamo inovacije. Zavezani smo tudi k temu, da strankam zagotovimo orodja in vire za odgovoren razvoj in uporabo AI/ML, od omogočanja graditeljem ML s popolnoma upravljanim razvojnim okoljem do pomoči strankam pri vdelavi storitev AI v običajne primere poslovne uporabe.

Strankam zagotavljajo večjo preglednost

Naše stranke želijo vedeti, da je bila tehnologija, ki jo uporabljajo, razvita na odgovoren način. Želijo vire in smernice za odgovorno implementacijo te tehnologije v lastni organizaciji. In kar je najpomembnejše, želijo zagotoviti, da je tehnologija, ki jo uvajajo, v korist vseh, še posebej njihovih končnih uporabnikov. Pri AWS jim želimo pomagati uresničiti to vizijo.

Da bi zagotovili preglednost, ki jo stranke zahtevajo, smo veseli lansiranja Storitvene kartice AWS AI, nov vir, ki strankam pomaga bolje razumeti naše storitve umetne inteligence AWS. Storitvene kartice umetne inteligence so oblika odgovorne dokumentacije umetne inteligence, ki strankam na enem mestu ponuja informacije o predvidenih primerih uporabe in omejitvah, odgovornih odločitvah zasnove umetne inteligence ter najboljših praksah uvajanja in optimizacije delovanja za naše storitve umetne inteligence. So del celovitega razvojnega procesa, ki se ga lotevamo, da bi naše storitve zgradili na odgovoren način, ki obravnava poštenost in pristranskost, razložljivost, robustnost, upravljanje, preglednost, zasebnost in varnost. Na AWS re:Invent 2022 dajemo na voljo prve tri storitvene kartice AI: Amazon Rekognition – Face Matching, Amazon Texttract – AnalyzeIDin Amazon Transcribe – paket (angleščina-ZDA).

Komponente storitvenih kartic AI

Vsaka kartica storitve AI vsebuje štiri razdelke, ki zajemajo:

• Osnovni koncepti, ki strankam pomagajo bolje razumeti storitev ali funkcije storitve
• Primeri predvidene uporabe in omejitve
• Premisleki glede oblikovanja odgovorne umetne inteligence
• Navodila za uvajanje in optimizacijo delovanja

Vsebina storitev AI Service Cards naslavlja široko občinstvo strank, tehnologov, raziskovalcev in drugih zainteresiranih strani, ki želijo bolje razumeti ključne vidike odgovornega oblikovanja in uporabe storitve AI.

Naše stranke uporabljajo AI v vedno bolj raznolikem naboru aplikacij. The razdelek o predvidenih primerih uporabe in omejitvah zagotavlja informacije o običajni uporabi storitve in strankam pomaga oceniti, ali je storitev primerna za njihovo aplikacijo. Na primer, v kartici Amazon Transcribe – Batch (English-US) Card opisujemo primer uporabe storitve prepisovanja splošnega besedišča, izgovorjenega v ameriški angleščini, iz zvočne datoteke. Če podjetje želi rešitev, ki samodejno prepisuje dogodek, specifičen za domeno, kot je mednarodna nevroznanstvena konferenca, lahko doda slovarje po meri in jezikovne modele, da vključi znanstveni besednjak, da poveča natančnost prepisa.

v oddelek za oblikovanje vsake storitvene kartice AI pojasnjujemo ključne vidike oblikovanja odgovorne AI na pomembnih področjih, kot so naša testno usmerjena metodologija, poštenost in pristranskost, razložljivost in pričakovana učinkovitost. Zagotavljamo primere rezultatov uspešnosti na naboru podatkov o vrednotenju, ki je reprezentativen za običajni primer uporabe. Ta primer je le izhodišče, saj stranke spodbujamo k testiranju na lastnih naborih podatkov, da bi bolje razumeli, kako bo storitev delovala na njihovi lastni vsebini in primerih uporabe, da bi svojim končnim strankam zagotovili najboljšo izkušnjo. In to ni enkratna ocena. Za odgovorno gradnjo priporočamo ponavljajoči se pristop, pri katerem stranke redno testirajo in ocenjujejo svoje aplikacije glede točnosti ali morebitne pristranskosti.

v razdelek o najboljših praksah za uvajanje in optimizacijo delovanja, predstavljamo ključne vzvode, ki bi jih morale stranke upoštevati pri optimizaciji delovanja svoje aplikacije za uvajanje v resničnem svetu. Pomembno je razložiti, kako lahko stranke optimizirajo delovanje sistema umetne inteligence, ki deluje kot komponenta njihove celotne aplikacije ali delovnega toka, da izkoristijo največjo možno korist. Na primer, v Amazon Rekognition Face Matching Card, ki pokriva dodajanje zmožnosti prepoznavanja obrazov aplikacijam za preverjanje identitete, delimo korake, ki jih lahko stranke izvedejo za povečanje kakovosti predvidevanj ujemanja obrazov, vključenih v njihov potek dela.

Zagotavljanje odgovornih virov in zmogljivosti AI

Ponudba našim strankam virov in orodij, ki jih potrebujejo za pretvorbo odgovorne umetne inteligence iz teorije v prakso, je stalna prednostna naloga AWS. V začetku tega leta smo lansirali našo Priročnik za odgovorno uporabo strojnega učenja ki podaja premisleke in priporočila za odgovorno uporabo strojnega jezika v vseh fazah življenjskega cikla strojnega upravljanja. Storitvene kartice AI dopolnjujejo naše obstoječe vodnike za razvijalce in objave v spletnih dnevnikih, ki graditeljem ponujajo opise funkcij storitev in podrobna navodila za uporabo API-jev naših storitev. In s Amazon SageMaker Pojasni in Amazonski model monitorja SageMaker, ponujamo zmogljivosti za pomoč pri odkrivanju pristranskosti v naborih podatkov in modelih ter boljše spremljanje in pregledovanje napovedi modelov z avtomatizacijo in človeškim nadzorom.

Hkrati še naprej spodbujamo odgovorno umetno inteligenco v drugih ključnih razsežnostih, kot je upravljanje. Pri re:Invent smo danes predstavili nov nabor namensko izdelanih orodij, ki strankam pomagajo izboljšati upravljanje njihovih projektov ML z Amazon SageMaker Role Manager, Amazon SageMaker Model Cards in Amazon SageMaker Model Dashboard. Več o tem Blog AWS News in spletna stran o tem, kako ta orodja pomagajo racionalizirati procese upravljanja strojnega upravljanja.

Izobraževanje je še en ključni vir, ki pomaga pri napredovanju odgovorne umetne inteligence. Pri AWS smo zavezani izgradnji naslednje generacije razvijalcev in podatkovnih znanstvenikov v AI s programom štipendij AI in ML in Univerza za strojno učenje AWS (MLU). Ta teden smo pri re:Invent uvedli nov, javni tečaj MLU o vprašanjih pravičnosti in ublažitvi pristranskosti v celotnem življenjskem ciklu ML. Ta brezplačni tečaj, ki ga poučujejo isti Amazonovi podatkovni znanstveniki, ki usposabljajo zaposlene v AWS o strojnem jeziku, vključuje 9 ur predavanj in praktičnih vaj in je enostaven za začeti.

Storitvene kartice AI: nov vir – in stalna zaveza

Navdušeni smo, da lahko našim strankam in širši skupnosti ponudimo nov vir preglednosti ter zagotovimo dodatne informacije o predvideni uporabi, omejitvah, zasnovi in ​​optimizaciji naših storitev umetne inteligence, ki temeljijo na našem strogem pristopu k izgradnji storitev umetne inteligence AWS na odgovoren način. . Upamo, da bodo storitvene kartice AI delovale kot uporaben vir preglednosti in pomemben korak v razvijajočem se okolju odgovorne AI. Storitvene kartice AI se bodo še naprej razvijale in širile, ko sodelujemo z našimi strankami in širšo skupnostjo, da zberemo povratne informacije in nenehno ponavljamo naš pristop.

Obrnite se na našo skupino odgovornih strokovnjakov za AI za začetek pogovora.

---

O avtorjih

Vasi Filomin je trenutno podpredsednik v ekipi AWS AI za storitve na področjih jezikovnih in govornih tehnologij, kot so Amazon Lex, Amazon Polly, Amazon Translate, Amazon Transcribe/Transcribe Medical, Amazon Comprehend, Amazon Kendra, Amazon Code Whisperer, Amazon Monitron, Amazon Lookout for Equipment and Contact Lens/Voice ID za Amazon Connect kot tudi Machine Learning Solutions Lab in Responsible AI.

Peter Hallinan vodi pobude v znanosti in praksi odgovorne umetne inteligence pri AWS AI, skupaj z ekipo odgovornih strokovnjakov za umetno inteligenco. Ima globoko strokovno znanje na področju umetne inteligence (doktorat, Harvard) in podjetništva (Blindsight, prodano Amazonu). Njegove prostovoljne dejavnosti so vključevale službovanje kot svetovalni profesor na Medicinski fakulteti Univerze Stanford in kot predsednik Ameriške gospodarske zbornice na Madagaskarju. Ko je le mogoče, je z otroki v gorah: smuča, pleza, pohodi in rafta