AWS AI Hizmet Kartları ile tanışın: Şeffaflığı artırmak ve sorumlu yapay zekayı ilerletmek için yeni bir kaynak

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), iş ve toplumsal sorunların üstesinden gelmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve yeniliği teşvik etmek için neslimizde karşılaşacağımız en dönüştürücü teknolojilerden bazılarıdır. Yapay zekanın yaygın kullanımı ve büyüyen ölçeğiyle birlikte, hepimizin sorumlu bir şekilde geliştirmemiz gerektiği kabul ediliyor. AWS'de, sorumlu yapay zekanın aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi temel boyutu kapsadığını düşünüyoruz:

• Adalet ve önyargı– Bir sistem, farklı kullanıcı alt gruplarını nasıl etkiler (örn. cinsiyete, etnik kökene göre)
• Açıklanabilirlik– Bir yapay zeka sisteminin çıktılarını anlamak ve değerlendirmek için mekanizmalar
• Gizlilik ve Güvenlik– Hırsızlığa ve teşhire karşı korunan veriler
• sağlamlık– Bir AI sisteminin güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlayan mekanizmalar
• Yönetim– Bir kuruluş içinde sorumlu yapay zeka uygulamalarını tanımlama, uygulama ve yürütme süreçleri
• Şeffaflık– Paydaşların sistemi kullanımları hakkında bilinçli seçimler yapabilmeleri için bir yapay zeka sistemi hakkında bilgi iletme

AI ve ML'yi sorumlu bir şekilde geliştirme taahhüdümüz, hizmetlerimizi oluşturma, müşterilerle etkileşim kurma ve inovasyonu yönlendirme şeklimizin ayrılmaz bir parçasıdır. Ayrıca, makine öğrenimi oluşturucularına tam olarak yönetilen bir geliştirme ortamı sağlamaktan müşterilerin AI hizmetlerini ortak iş kullanım durumlarına yerleştirmelerine yardımcı olmaya kadar, müşterilere AI/ML'yi sorumlu bir şekilde geliştirmeleri ve kullanmaları için araçlar ve kaynaklar sağlamayı taahhüt ediyoruz.

Müşterilere daha fazla şeffaflık sağlamak

Müşterilerimiz, kullandıkları teknolojinin sorumlu bir şekilde geliştirildiğini bilmek istiyor. Bu teknolojiyi kendi kuruluşlarında sorumlu bir şekilde uygulamak için kaynak ve rehberlik istiyorlar. Ve en önemlisi, piyasaya sürdükleri teknolojinin herkesin, özellikle de son kullanıcılarının yararına olduğundan emin olmak istiyorlar. AWS'de bu vizyonu hayata geçirmelerine yardımcı olmak istiyoruz.

Müşterilerin istediği şeffaflığı sunmak için lansman yapmaktan heyecan duyuyoruz AWS AI Hizmet Kartları, müşterilerin AWS yapay zeka hizmetlerimizi daha iyi anlamasına yardımcı olan yeni bir kaynak. AI Hizmet Kartları, müşterilere AI hizmetlerimiz için amaçlanan kullanım durumları ve sınırlamaları, sorumlu AI tasarım seçimleri ve dağıtım ve performans optimizasyonu en iyi uygulamaları hakkında bilgi bulmaları için tek bir yer sağlayan bir sorumlu AI belgeleri biçimidir. Hizmetlerimizi adalet ve önyargı, açıklanabilirlik, sağlamlık, yönetişim, şeffaflık, gizlilik ve güvenliği ele alan sorumlu bir şekilde oluşturmak için üstlendiğimiz kapsamlı bir geliştirme sürecinin parçasıdırlar. AWS re:Invent 2022'de ilk üç AI Hizmet Kartını kullanıma sunuyoruz: Amazon Tanıma – Yüz Eşleştirme, Amazon Textract – Analiz Kimliği, ve Amazon Transcribe – Toplu (İngilizce-ABD).

AI Hizmet Kartlarının Bileşenleri

Her AI Hizmet Kartı, aşağıdakileri kapsayan dört bölüm içerir:

• Müşterilerin hizmeti veya hizmet özelliklerini daha iyi anlamalarına yardımcı olacak temel kavramlar
• Amaçlanan kullanım durumları ve sınırlamaları
• Sorumlu AI tasarım konuları
• Dağıtım ve performans optimizasyonu hakkında rehberlik

AI Hizmet Kartlarının içeriği, bir AI hizmetinin sorumlu tasarımı ve kullanımındaki temel hususları daha iyi anlamaya çalışan geniş bir müşteri, teknoloji uzmanı, araştırmacı ve diğer paydaşlar kitlesine hitap eder.

Müşterilerimiz, AI'yı giderek daha çeşitli bir dizi uygulamada kullanıyor. bu amaçlanan kullanım durumları ve sınırlamalar bölümü bir hizmetin genel kullanımları hakkında bilgi sağlar ve müşterilerin bir hizmetin kendi uygulamaları için uygun olup olmadığını değerlendirmesine yardımcı olur. Örneğin, Amazon Transcribe – Batch (İngilizce-ABD) Kartı'nda, ABD İngilizcesinde konuşulan genel amaçlı sözlüğün bir ses dosyasından yazıya dökülmesine ilişkin hizmet kullanım durumunu açıklıyoruz. Bir şirket, uluslararası bir nörobilim konferansı gibi alana özgü bir etkinliği otomatik olarak yazıya döken bir çözüm istiyorsa, yazıya dönüştürmenin doğruluğunu artırmak için özel sözcükler ve bilimsel sözcükleri içerecek dil modelleri ekleyebilir.

içinde tasarım bölümü Her bir AI Hizmet Kartında, test odaklı metodolojimiz, adalet ve önyargı, açıklanabilirlik ve performans beklentilerimiz gibi önemli alanlarda önemli sorumlu AI tasarım hususlarını açıklıyoruz. Yaygın bir kullanım durumunu temsil eden bir değerlendirme veri kümesinde örnek performans sonuçları sağlıyoruz. Ancak bu örnek yalnızca bir başlangıç ​​noktasıdır, çünkü son müşterileri için en iyi deneyimi sunmak üzere hizmetin kendi içerikleri ve kullanım senaryoları üzerinde nasıl performans göstereceğini daha iyi anlamak için müşterileri kendi veri kümeleri üzerinde test etmeye teşvik ediyoruz. Ve bu tek seferlik bir değerlendirme değil. Sorumlu bir şekilde inşa etmek için, müşterilerin uygulamalarını doğruluk veya olası yanlılık açısından periyodik olarak test edip değerlendirdiği yinelemeli bir yaklaşım öneriyoruz.

içinde dağıtım ve performans optimizasyonu bölümü için en iyi uygulamalar, müşterilerin uygulamalarının performansını gerçek dünya dağıtımı için optimize etmek için göz önünde bulundurması gereken temel kaldıraçları ortaya koyuyoruz. Müşterilerin, maksimum faydayı elde etmek için genel uygulamalarının veya iş akışlarının bir bileşeni olarak hareket eden bir yapay zeka sisteminin performansını nasıl optimize edebileceklerini açıklamak önemlidir. Örneğin, kimlik doğrulama uygulamalarına yüz tanıma özellikleri eklemeyi kapsayan Amazon Rekognition Face Matching Card'da, müşterilerin iş akışlarına dahil edilen yüz eşleştirme tahminlerinin kalitesini artırmak için atabilecekleri adımları paylaşıyoruz.

Sorumlu yapay zeka kaynakları ve yetenekleri sağlama

Müşterilerimize sorumlu yapay zekayı teoriden pratiğe dönüştürmek için ihtiyaç duydukları kaynakları ve araçları sunmak, AWS için süregelen bir önceliktir. Bu yılın başlarında başlattığımız Makine Öğrenimi Kılavuzunun Sorumlu Kullanımı ML yaşam döngüsünün tüm aşamalarında ML'yi sorumlu bir şekilde kullanmaya yönelik hususlar ve öneriler sağlar. AI Hizmet Kartları, inşaatçılara hizmet özelliklerinin açıklamalarını ve hizmet API'lerimizi kullanmaları için ayrıntılı talimatlar sağlayan mevcut geliştirici kılavuzlarımızı ve blog gönderilerimizi tamamlar. Ve birlikte Amazon SageMaker Netleştirin ve Amazon SageMaker Model Monitörü, veri kümeleri ve modellerdeki yanlılığın tespit edilmesine ve otomasyon ve insan gözetimi yoluyla model tahminlerinin daha iyi izlenmesine ve gözden geçirilmesine yardımcı olacak yetenekler sunuyoruz.

Aynı zamanda, yönetişim gibi diğer temel boyutlarda sorumlu yapay zekayı geliştirmeye devam ediyoruz. re:Invent'te bugün Amazon SageMaker Role Manager, Amazon SageMaker Model Cards ve Amazon SageMaker Model Dashboard ile müşterilerin makine öğrenimi projelerinin yönetişimini iyileştirmelerine yardımcı olmak için amaca yönelik olarak oluşturulmuş yeni bir araç setini kullanıma sunduk. hakkında daha fazla bilgi edinin AWS Haber günlüğü ve Web sitesi bu araçların makine öğrenimi yönetişim süreçlerini kolaylaştırmaya nasıl yardımcı olduğu hakkında.

Eğitim, sorumlu yapay zekanın ilerlemesine yardımcı olan bir diğer önemli kaynaktır. AWS'de, AI ve ML Burs Programı ile yapay zeka alanında yeni nesil geliştiriciler ve veri bilimcileri oluşturmaya kararlıyız ve AWS Makine Öğrenimi Üniversitesi (MLU). Bu hafta re:Invent'te, makine öğrenimi yaşam döngüsü boyunca adaletle ilgili hususlar ve önyargıyı azaltma üzerine yeni, halka açık bir MLU kursu başlattık. AWS çalışanlarını makine öğrenimi konusunda eğiten aynı Amazon veri bilimcileri tarafından verilen bu ücretsiz kurs, 9 saatlik dersler ve uygulamalı alıştırmalar içerir ve kolayca Başlamak.

AI Hizmet Kartları: Yeni bir kaynak ve devam eden bir taahhüt

AWS AI hizmetlerini sorumlu bir şekilde oluşturmaya yönelik titiz yaklaşımımızla bilgilendirilen, müşterilerimize ve daha geniş topluluğa yeni bir şeffaflık kaynağı sunmaktan ve yapay zeka hizmetlerimizin amaçlanan kullanımları, sınırlamaları, tasarımı ve optimizasyonu hakkında ek bilgiler sağlamaktan heyecan duyuyoruz. . Yapay Zeka Hizmet Kartlarının yararlı bir şeffaflık kaynağı olarak hareket etmesini ve sorumlu yapay zekanın gelişen manzarasında önemli bir adım olmasını umuyoruz. AI Hizmet Kartları, geri bildirim toplamak ve yaklaşımımızı sürekli olarak yinelemek için müşterilerimizle ve daha geniş toplulukla iletişim kurdukça gelişmeye ve genişlemeye devam edecek.

Sorumlu yapay zeka uzmanlarından oluşan grubumuzla iletişime geçin bir konuşma başlatmak için.

---

yazarlar hakkında

Vasi Filomin şu anda Amazon Lex, Amazon Polly, Amazon Translate, Amazon Transcribe/Transcribe Medical, Amazon Comprehend, Amazon Kendra, Amazon Code Whisperer, Amazon Monitron, Amazon gibi dil ve konuşma teknolojileri alanlarındaki hizmetler için AWS AI ekibinde Başkan Yardımcısıdır. Amazon Connect için Ekipman ve Kontakt Lens/Ses Kimliği ile Makine Öğrenimi Çözümleri Laboratuvarı ve Sorumlu Yapay Zeka Arayışı.

Peter Hallinan Sorumlu yapay zeka uzmanlarından oluşan bir ekibin yanı sıra AWS AI'da Sorumlu Yapay Zeka bilimi ve uygulamasında girişimlere liderlik eder. Yapay zeka (PhD, Harvard) ve girişimcilik (Blindsight, Amazon'a satıldı) alanlarında derin bir uzmanlığa sahiptir. Gönüllü faaliyetleri arasında Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde danışman profesör ve Madagaskar'daki Amerikan Ticaret Odası başkanı olarak görev yapmak yer alıyor. Mümkün olduğunda çocuklarıyla birlikte dağlara çıkıyor: kayak, tırmanma, yürüyüş ve rafting