Confronta oltre 20 piattaforme e librerie di IA responsabile

Il mercato delle piattaforme di IA responsabile include due tipi di software:
piattaforme aziendali di IA responsabile e framework e librerie open-source di IA responsabile. Abbiamo elencato alcuni degli strumenti più riconosciuti in base a metriche come il volume di recensioni, i set di funzionalità, i punteggi GitHub e i riferimenti Fortune 500.

Ecco alcuni di questi strumenti leader:

Piattaforme aziendali di IA responsabile

Governance dei dati

La governance dei dati si riferisce al quadro generale che allinea le pratiche sui dati con gli obiettivi aziendali e le strutture di responsabilità. Un'ampia applicazione della governance dei dati è nelle applicazioni di ML, chiamata governance dei dati di machine learning.

Databricks

Databricks è una piattaforma unificata di dati e IA che garantisce la proprietà e il controllo dei dati per i modelli di IA attraverso monitoraggio completo, controlli sulla privacy e governance. Databricks offre IA responsabile attraverso il suo Responsible IA Testing Framework, che include:

• Red teaming dell'IA per identificare le vulnerabilità
• Verifica automatizzata e manuale per bias e problemi etici
• Test di jailbreak per comprendere il comportamento del modello sotto attacchi
• Sicurezza della catena di fornitura dei modelli per salvaguardare i sistemi di IA durante tutto il loro ciclo di vita.

IBM watsonx.data

Watsonx.data intelligence è una piattaforma di governance e intelligence dei dati che garantisce dati di alta qualità, conformi e pronti per il business per i modelli di IA. Offre IA responsabile attraverso le sue capacità di intelligence dei dati basate sull'IA, che includono:

• Accesso in linguaggio naturale per utenti di tutti i livelli di competenza per cercare e sfruttare i dati in modo efficiente
• Scoperta e catalogazione automatizzata dei dati attraverso fonti strutturate e non strutturate
• Governance dei dati e controlli di qualità inclusi lineage, classificazione e analisi d'impatto
• Arricchimento e standardizzazione dei dati basati sull'IA per dataset coerenti e utilizzabili.
• Sovranità e sicurezza dei dati dell'IA tramite IBM Sovereign Core, che fornisce ad aziende e governi il controllo on-premise e cloud sui dati sensibili in ambienti regolamentati

Snowflake

Snowflake è una piattaforma dati basata su cloud per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati, che aiuta le aziende a gestire e utilizzare i propri dati in modo efficiente. Il suo approccio all'IA responsabile enfatizza la sicurezza dei dati, la diversità e la maturità organizzativa, garantendo che le applicazioni di IA siano costruite su una base di dati sicura, diversificata e ben governata. Inoltre, Snowflake promuove l'alfabetizzazione dei dati e la collaborazione interfunzionale per guidare un uso responsabile dell'IA in tutte le organizzazioni.

Estensioni agentiche nelle piattaforme dati

Databricks LakeWatch

LakeWatch è una piattaforma SIEM (Security Information and Event Management) Lakehouse basata sull'IA che estende la governance dei dati alle operazioni di sicurezza in tempo reale.

• Rilevamento agentico delle minacce: Distribuisce agenti autonomi di rilevamento e risposta alimentati dai modelli Claude di Anthropic per identificare i rischi informatici emergenti basati sull'IA.
• Ingestione unificata di telemetria: Sfrutta l'architettura lakehouse aperta per archiviare e analizzare dati di sicurezza estesi, inclusi log, sessioni di chat e dati video.

Snowflake Project SnowWork

Project SnowWork è una piattaforma IA autonoma che consente agli utenti aziendali di orchestrare flussi di lavoro multi-step utilizzando i dati aziendali.

• Esecuzione basata sui risultati: Collega le risorse di dati agli agenti IA che possono interpretare automaticamente le richieste in linguaggio naturale ed eseguire flussi di lavoro back-end complessi.
• Esecuzione in ambiente governato: Esegue tutte le azioni degli agenti interamente all'interno dell'ambiente Snowflake, mantenendo le azioni sui dati soggette ai controlli di accesso basati sui ruoli esistenti.

Piattaforme di governance dell'IA

Gli strumenti di governance dell'IA assistono le unità aziendali nell'implementazione di sistemi di IA che aderiscono agli standard del settore.

Claude

Claude è un assistente IA avanzato e una piattaforma di governance che consente alle aziende di costruire sistemi di IA responsabili con trasparenza e sicurezza. Offre IA responsabile attraverso:

• Capacità avanzate di ragionamento e analisi per valutare gli output dei modelli di IA e identificare i potenziali rischi
• Principi di Constitutional IA che guidano un comportamento sicuro ed etico allineato con i valori organizzativi
• Integrazione con i flussi di lavoro IA aziendali per monitoraggio, auditing e governance dei sistemi di IA
• Funzionalità di spiegabilità e trasparenza per comprendere il processo decisionale dell'IA e garantire la responsabilità
• Valutazione continua e supporto al red-teaming per identificare le vulnerabilità e migliorare la robustezza dell'IA

Credo IA

Credo IA, una piattaforma di governance per l'IA responsabile, può aiutare le aziende a:

1. Collaborare con strumenti come la raccolta di prove, il monitoraggio della responsabilità e la semplificazione degli approvvigionamenti da terze parti.
2. Valutare i sistemi di IA per i rischi operativi, normativi e reputazionali durante tutto il loro ciclo di vita
3. Creare artefatti di governance traducendo le prove tecniche in documenti di facile consultazione, creando schede modello, report di audit, report di rischio e conformità e informative.
4. Garantire la conformità con le normative globali come l'EU IA Act e il Canada Data and IA Act, le politiche interne e gli standard del settore.

Holistic IA

Holistic IA fornisce framework di gestione del rischio, conformità e governance dell'IA per aiutare le aziende a implementare l'IA in modo responsabile.

• Valutazione dei bias identificando e mitigando i bias nei sistemi di IA, offrendo strategie attuabili, supporto continuo e report di auditing completi che possono essere condivisi con gli stakeholder.
• Valutazione della conformità catalogando e convalidando i sistemi di IA ad alto rischio rispetto ai requisiti dell'IA Act, conducendo valutazioni del rischio con strategie di mitigazione e garantendo che la documentazione tecnica sia allineata con gli standard legali.
• Gestione proattiva del rischio ricevendo report regolari e conducendo auto-audit per gli impatti negativi, utilizzando approfondimenti basati sui dati per ottimizzare l'uso dell'IA e informare le decisioni strategiche.

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance può migliorare la fiducia e la trasparenza nell'IA fornendo visibilità di livello aziendale, monitoraggio delle risorse di IA e conformità dei flussi di lavoro di dati e IA in vari ambienti di implementazione, inclusi IBM Cloud e AWS.

Gli utenti di Watsonx.governance possono integrarsi con altri strumenti di IBM watsonx studio come watsonx.ai e watson.data per addestrare, convalidare, ottimizzare e distribuire l'IA.

MLOps

Amazon SageMaker e Amazon Bedrock

Amazon fornisce strumenti progettati per supportare i team di conformità nella realizzazione di sistemi di IA responsabile, come:

• Su Amazon Bedrock: Un servizio completamente gestito che semplifica lo sviluppo di applicazioni di IA generativa fornendo accesso a modelli di base ad alte prestazioni senza richiedere la preparazione dei dati, la costruzione di modelli o la gestione dell'infrastruttura.
  • Guardrail: Implementa salvaguardie nell'IA generativa specificando gli argomenti da evitare e rilevando e prevenendo automaticamente query e risposte soggette a restrizioni.
  • Valutazione dei modelli: Valuta e confronta i Foundation Models in base a metriche personalizzate come accuratezza e sicurezza per aiutare a selezionare il modello migliore per casi d'uso specifici.
• Su Amazon SageMaker: Una piattaforma di machine learning che offre i processi di creazione, addestramento e distribuzione dei modelli, rendendola ideale per attività di ML personalizzate come analisi predittiva, sistemi di raccomandazione e rilevamento di anomalie.
  • Clarify: Rileva potenziali bias e fornisce spiegazioni delle previsioni del modello, offrendo trasparenza e approfondimenti per garantire decisioni di IA eque e informate.
  • Model Monitor: Monitora i modelli distribuiti rilevando e avvisando automaticamente su previsioni imprecise per mantenere la qualità del modello.
  • ML Governance: Migliora la governance offrendo strumenti per il controllo e il monitoraggio dei modelli ML, inclusa l'acquisizione e la condivisione delle informazioni sui modelli per garantire un'implementazione responsabile dell'IA.
• Amazon Augmented IA: Facilita la revisione umana delle previsioni ML, consentendo la supervisione dove è richiesto il giudizio umano.

Scopri come Amazon Bedrock offre IA responsabile:

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning è una piattaforma cloud completa per la creazione, l'addestramento e la distribuzione di modelli di machine learning con sicurezza e governance di livello aziendale. Offre IA responsabile attraverso le sue funzionalità integrate di IA responsabile, che includono:

• Dashboard di equità e strumenti di rilevamento dei bias per identificare e mitigare i bias algoritmici
• Funzionalità di interpretabilità e spiegabilità del modello per un processo decisionale trasparente
• Differential privacy e federated learning per la protezione dei dati e la preservazione della privacy
• Monitoraggio automatizzato del ML e dashboard di governance per la supervisione continua dei modelli
• Audit trail e conformità per i requisiti normativi e la responsabilità organizzativa.

Google Cloud Vertex IA

Google Cloud Vertex IA è una piattaforma di machine learning unificata che consente alle aziende di costruire, distribuire e governare i modelli di IA in modo responsabile su larga scala. Offre IA responsabile attraverso funzionalità integrate di governance e sicurezza, che includono:

• Framework di valutazione e test dei modelli per il rilevamento dei bias e la valutazione dell'equità
• Strumenti di spiegabilità per interpretare le previsioni del modello e comprendere i processi decisionali
• Monitoraggio del modello e rilevamento del drift per garantire prestazioni e sicurezza in produzione
• Controlli di accesso e registrazione degli audit per una governance completa e il monitoraggio della conformità
• Integrazione con i Principi IA di Google per garantire uno sviluppo e un'implementazione etica dell'IA

Dataiku

Dataiku è una piattaforma di ML e data science per costruire, distribuire e gestire progetti di dati, analisi e IA. Può supportare l'IA responsabile in questi progetti attraverso diverse capacità chiave:

1. Analisi statistica avanzata: Facilita un'analisi approfondita dei dati per identificare e affrontare potenziali bias.
2. Report sull'equità del modello: Fornisce metriche come la Parità Demografica e le Probabilità Equalizzate per misurare e mitigare i bias.
3. IA spiegabile: Offre spiegazioni a livello di riga e analisi what-if per garantire trasparenza e responsabilità.
4. Conformità alla privacy dei dati: Garantisce l'aderenza a normative come GDPR e CCPA.
5. Documentazione del modello: Automatizza la creazione di documentazione dettagliata del modello per scopi normativi e interni.
6. Strumenti di governance: Implementa piani di progetto standard e blueprint di flusso di lavoro per allinearsi con le pratiche di IA responsabile e i requisiti normativi.

Governance e sicurezza degli agenti IA

Le piattaforme di governance degli agenti IA gestiscono, controllano e proteggono il ciclo di vita degli agenti IA autonomi. Questi strumenti affrontano le sfide di sicurezza e conformità dei flussi di lavoro agentici non deterministici e multi-step.

Arthur IA

Arthur IA è una piattaforma di governance e osservabilità dell'IA che monitora e protegge i sistemi IA autonomi durante tutto il loro ciclo di vita operativo. Offre IA responsabile attraverso:

• Monitoraggio in tempo reale delle prestazioni del modello, dei bias e del drift negli ambienti di produzione
• Strumenti di spiegabilità e trasparenza per comprendere e verificare il processo decisionale dell'IA
• Rilevamento automatizzato di problemi di equità, attacchi avversari e degrado del modello
• Dashboard di governance e audit trail per la conformità e la responsabilità organizzativa.

Coralogix

Coralogix è una piattaforma di osservabilità e monitoraggio basata sull'IA che fornisce approfondimenti in tempo reale sulle prestazioni delle applicazioni e dei sistemi di IA. Offre supervisione dell'IA responsabile attraverso:

• Agenti autonomi di rilevamento delle anomalie che identificano modelli insoliti e potenziali problemi in tempo reale
• Monitoraggio completo del modello IA e monitoraggio delle prestazioni negli ambienti di produzione
• Correlazione degli alert e analisi delle cause alla radice per risolvere rapidamente i problemi del sistema IA
• Integrazione con le piattaforme di dati aziendali per una visibilità end-to-end sulle operazioni IA

Galileo by Cisco

Galileo è una piattaforma di qualità e osservabilità dell'IA progettata per identificare e risolvere problemi nei modelli linguistici di grandi dimensioni e nei sistemi di IA generativa. Offre IA responsabile attraverso:

• Punteggio e test di qualità automatizzati per valutare gli output del modello per allucinazioni, bias e contenuti dannosi
• Monitoraggio del drift dei dati e delle prestazioni del modello per garantire un comportamento dell'IA coerente e sicuro
• Analisi delle cause alla radice per identificare e affrontare i guasti e il degrado del sistema IA
• Framework di valutazione continua per rilevare rischi emergenti e violazioni della governance

WitnessAI

WitnessAI è una piattaforma aziendale di sicurezza e governance dell'IA che fornisce visibilità a livello di rete e controllo delle policy basato sull'intento sull'attività degli agenti autonomi.

• Controllo del flusso di dati: Regola quali dati entrano negli strumenti IA interni e monitora come gli agenti navigano negli ambienti aziendali.
• Applicazione delle policy comportamentali: Comprende l'intento dell'agente per bloccare minacce avanzate come la prompt injection e gli attacchi multi-turno in fase di esecuzione.
• Registri di spiegabilità: Cattura gli stati degli agenti e i comandi di esecuzione per fornire un audit trail per le azioni autonome.

Strumenti e librerie open-source di IA responsabile

Si noti che le librerie GitHub non aggiornate sono escluse dall'elenco seguente.

Privacy dell'IA

Queste librerie si concentrano sull'uso dell'IA per scopi legittimi evitando applicazioni non etiche. Le organizzazioni che aderiscono agli standard etici dell'IA implementano linee guida rigorose, processi di revisione approfonditi e obiettivi chiari per garantire la conformità.

• TensorFlow Privacy: Una libreria Python che offre implementazioni di ottimizzatori TensorFlow per l'addestramento di modelli di machine learning con differential privacy.
• TensorFlow Federated (TFF): Progettata per supportare la ricerca aperta e la sperimentazione nel Federated Learning (FL), dove un modello globale viene addestrato su più client senza condividere i loro dati locali.
• Deon: Uno strumento a riga di comando che consente di aggiungere una checklist etica ai progetti di data science, promuovendo considerazioni etiche e fornendo promemoria attuabili per gli sviluppatori.
• Opendp: Una libreria modulare guidata dalla comunità scritta in Rust (con binding Python e R) che fornisce algoritmi statistici verificati per costruire computazioni che preservano la privacy e applicazioni di differential privacy.

Equità dell'IA

L'equità nell'IA implica la protezione di individui e gruppi da discriminazioni, bias e maltrattamenti. I modelli dovrebbero essere valutati per l'equità per prevenire bias contro gruppi, fattori o variabili specifici.

• IA Fairness 360: Un toolkit open-source di IBM che offre tecniche per rilevare e mitigare i bias nei modelli di machine learning durante il ciclo di vita dell'IA.
• Fairlearn: Un pacchetto Python che aiuta gli sviluppatori a valutare l'equità dei loro sistemi di IA e a mitigare eventuali bias identificati, offrendo sia algoritmi di mitigazione che metriche per la valutazione del modello.
• Responsible IA Toolbox: Una suite di strumenti di Microsoft che fornisce interfacce per esplorare e valutare modelli e dati di IA, facilitando lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di IA in modo sicuro ed etico.
• Aequitas: Un toolkit open-source di auditing dei bias e machine learning equo progettato per rilevare, visualizzare e mitigare la discriminazione algoritmica tra sottogruppi demografici.

Integrità dei dati

L'integrità dei dati aiuta a identificare il drift dei dati, le anomalie e gli input corrotti per garantire che il sistema di IA rimanga affidabile e imparziale.

• TensorFlow Data Validation (TFDV): Una libreria per esplorare e convalidare i dati di machine learning, ottimizzata per la scalabilità e l'integrazione con TensorFlow e TensorFlow Extended (TFX).
• Evidently: Una libreria Python open-source per valutare, testare e monitorare i modelli ML e la qualità dei dati rilevando il drift dei dati, il drift del target e il degrado delle prestazioni.
• FG Data Profiling: Uno strumento open-source (gestito dalla Data-Centric IA Community, precedentemente pandas-profiling) che genera analisi esplorative e report sulla qualità dei dati con una sola riga di codice per Pandas e Spark DataFrames.
• Clean Lab: Una libreria di IA data-centric che rileva e corregge automaticamente errori di etichettatura, outlier e rumore nei dataset per migliorare le prestazioni e la robustezza dei modelli ML.

Robustezza del modello

La robustezza del modello garantisce che i sistemi di IA funzionino in modo affidabile in condizioni impreviste, manipolazioni intenzionali o attacchi avversari.

• TextAttack: Un framework Python per attacchi avversari, addestramento e data augmentation nell'NLP, semplificando il processo di test e miglioramento della robustezza dei modelli NLP.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Una libreria Python che fornisce strumenti per sviluppatori e ricercatori per valutare, difendere e certificare i modelli di machine learning contro minacce avversarie come evasione, avvelenamento ed estrazione.
• Garak: Uno scanner di vulnerabilità dell'IA generativa open-source supportato da Nvidia che funge da strumento automatizzato di red-teaming per trovare falle di sicurezza e difetti di prompt injection negli LLM.
• Promptfoo: Un framework open-source di test e valutazione progettato specificamente per i costruttori di applicazioni per fare red-team, benchmark e mettere in sicurezza gli input, i prompt e gli output degli LLM.

Governance degli agenti IA

La governance degli agenti IA gestisce e monitora gli agenti IA autonomi per garantire che operino entro limiti predefiniti, rispettino le politiche organizzative e non eseguano azioni dannose.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): È un framework di sicurezza runtime open-source progettato per affrontare i rischi OWASP Top 10 per le applicazioni IA agentiche. Dispone di un'applicazione deterministica delle policy in meno di un millisecondo per valutare le azioni prima dell'esecuzione, anelli di isolamento dei privilegi per proteggere gli strumenti di sistema sensibili da chiamate non autorizzate degli agenti e una distinta base decisionale automatizzata (SBOM) per tracciare le catene di audit e i budget dei token.
• Adrian: Un monitor di sicurezza runtime open-source che analizza i log degli agenti e le tracce di ragionamento in tempo reale per rilevare usi dannosi degli strumenti, derive delle policy o comportamenti fuori limite prima che l'agente agisca.
• VerifyWise: Una piattaforma di governance dell'IA open-source che fornisce inventari centralizzati dei modelli, monitoraggio della conformità (come per l'EU IA Act) e audit trail completi per i sistemi di IA aziendali.

Sicurezza e protezione del sistema

La sicurezza e la protezione del sistema stabiliscono filtri a livello di infrastruttura e guardrail in tempo reale attorno ai modelli di IA per intercettare contenuti pericolosi, prevenire fughe di dati e bloccare lo sfruttamento.

• Llama Guard (Meta): Una famiglia di classificatori di salvaguardia basati su LLM a pesi aperti progettati per filtrare i contenuti rilevando prompt e completamenti tossici, non sicuri o che violano le policy.
• Guardrails IA: Un framework open-source che implementa livelli di convalida strutturale e qualitativa per garantire output strutturati, oscurare i dati personali ed eliminare le allucinazioni.
• NeMo Guardrails (NVIDIA): Un toolkit open-source che consente agli sviluppatori di aggiungere vincoli conversazionali programmabili ("rails") per guidare il flusso del dialogo, applicare limiti tematici e bloccare le prompt injection.

Che cos'è l'IA responsabile?

I 4 principi guida dell'IA, noti anche come intelligenza artificiale (IA) responsabile, si riferiscono alla costruzione della fiducia nelle soluzioni di IA applicando un insieme di principi che sono:

• Equità
• Privacy
• Sicurezza e protezione
• Trasparenza

Questi principi aiutano a guidare la progettazione, lo sviluppo, l'implementazione e l'uso dell'IA.

Perché l'IA responsabile è importante?

Come mostrano le ultime statistiche:

• 90% delle applicazioni aziendali commerciali presenterà funzionalità di IA entro il prossimo anno.
• 9 aziende leader su 10 stanno investendo in tecnologie di IA. Dopo il lancio di ChatGPT nel 2022, le aziende hanno registrato un
• aumento del 97% nell'interesse per lo sviluppo dell'IA generativa.
• Aumento del 72% osservato nell'adozione della pipeline di machine learning per supportare le strategie di IA generativa.

La rapida adozione dell'IA generativa e degli LLM ha sollevato preoccupazioni e precauzioni riguardo a:

• Rischi etici e di sicurezza: Crescente vulnerabilità ai difetti di sicurezza degli LLM, ai rischi dell'IA generativa e ai bias dell'IA documentati (razzismo, sessismo, abilismo e ageismo).
• Conformità normativa: Leggi rigorose sulla privacy dei dati come GDPR e CCPA che spingono il 77% delle aziende a dare priorità alla conformità dell'IA.
• Impegno finanziario: Oltre l'80% delle organizzazioni sta allocando almeno il 10% del proprio budget per l'IA alla conformità, mentre il 31% sta implementando completamente i principi di IA responsabile in tutta l'azienda.⁶

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Ulteriori letture

Scopri altri strumenti e pratiche per mitigare i rischi dell'IA generativa, come:

• Strumenti di sicurezza per LLM
• Tecnologie per il miglioramento della privacy
• Strumenti LLMOps
• Strumenti MLOps
• Strumenti di governance dell'IA.

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Collegamenti di riferimento

1.

Responsible AI - Databricks

2.

IBM Enables Responsible Enterprise AI with watsonx.governance

Forbes

3.

LLM App Development With Snowflake Cortex

Snowflake

4.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

5.

AI Safeguard - Govern Your Generative AI | Holistic AI

6.

Responsible AI Governance Consulting & Solutions | Accenture

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in process mining e automazione IT.

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