Sdílet prostřednictvím

Zodpovědná umělá inteligence

  • Článek

Společnost Microsoft je založená na etických principech, které posílají lidi na první řadě, a snaží se rozvíjet AI. Chceme s vámi spolupracovat, abychom podpořili toto úsilí.

Principy zodpovědné AI

Při implementaci řešení AI zvažte ve svém řešení následující principy:

  • Spravedlnosti: Systémy umělé inteligence by měly se všemi lidmi zacházet spravedlivě.
  • Spolehlivost a bezpečnost: Systémy umělé inteligence by měly fungovat spolehlivě a bezpečně.
  • Ochrana osobních údajů a zabezpečení: Systémy umělé inteligence by měly být zabezpečené a měly by respektovat soukromí.
  • Inkluzivnost: Systémy AI by měly podporovat všechny a zapojit lidi.
  • Průhlednost: Systémy umělé inteligence by měly být srozumitelné.
  • Odpovědnost: Lidé by měla být zodpovědná za systémy AI.

Vytvoření zodpovědné strategie AI

Naučte se vyvíjet vlastní zodpovědnou strategii AI a principy založené na hodnotách vaší organizace.

Pokyny k zodpovědnému vývoji AI

Pomocí těchto pokynů, které vám pomůžou předvídat a řešit potenciální problémy v průběhu životního cyklu vývoje softwaru, převést do praxe zodpovědnou AI.

Nástroje pro zodpovědnou AI

K dispozici jsou nástroje, které vývojářům a datovým vědcům pomáhají pochopit, chránit a řídit systémy AI. Tyto nástroje můžou pocházet z různých zdrojů, včetně Azure Machine Learning, opensourcových projektů a výzkumu.

  • Pochopit: Systémy AI se můžou chovat neočekávaně z různých důvodů. Softwarové nástroje vám můžou pomoct pochopit chování systémů AI, abyste je mohli lépe přizpůsobit svým potřebám. Mezi příklady tohoto typu nástroje patří InterpretML, Error Analysis a Fairlearn.
  • Chránit: Systémy umělé inteligence spoléhají na data. Softwarové nástroje vám můžou pomoct s ochranou osobních údajů a zajištěním důvěrnosti. Mezi příklady tohoto typu nástroje patří Confidential Computing for Machine Learning, smartNoise differential privacy toolkit, SEAL Homomorphic Encryption toolkit a The Presidio data de-identification toolkit.
  • Ovládací prvek: Zodpovědná AI potřebuje zásady správného řízení a kontrolu v rámci vývojového cyklu. Azure Machine Learning umožňuje záznam pro audit pro lepší sledovatelnost, rodokmen a řízení, aby byly splněny zákonné požadavky. Mezi příklady patří záznam pro audit a sledovatelnost.

Další kroky

Další informace o zodpovědném vývoji řešení najdete zde: