20'den Fazla Sorumlu Yapay Zeka Platformunu ve Kütüphanesini Karşılaştırın

Sorumlu yapay zeka platform pazarı iki tür yazılımı içerir:
kurumsal sorumlu yapay zeka platformları ve açık kaynaklı sorumlu yapay zeka framework'leri ve kütüphaneleri. İnceleme hacmi, özellik setleri, GitHub puanları ve Fortune 500 referansları gibi metriklere dayanarak en tanınmış araçlardan bazılarını listeledik.

İşte bu önde gelen araçlardan bazıları:

Kurumsal sorumlu yapay zeka platformları

Veri yönetişimi 

Veri yönetişimi, veri uygulamalarını iş hedefleri ve hesap verebilirlik yapılarıyla uyumlu hale getiren kapsayıcı çerçeveyi ifade eder. Veri yönetişiminin yaygın bir uygulaması, makine öğrenimi veri yönetişimi olarak adlandırılan ML uygulamalarındadır.

Databricks

Databricks, kapsamlı izleme, gizlilik kontrolleri ve yönetişim yoluyla yapay zeka modelleri için veri sahipliği ve kontrolü sağlayan birleşik bir veri ve yapay zeka platformudur. Databricks, aşağıdakileri içeren Sorumlu Yapay Zeka Test Çerçevesi aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar: 

• Güvenlik açıklarını belirlemek için yapay zeka kırmızı takım çalışması
• Önyargı ve etik sorunlar için otomatik ve manuel araştırma
• Saldırı altında model davranışını anlamak için jailbreak testi
• Yapay zeka sistemlerini yaşam döngüleri boyunca korumak için model tedarik zinciri güvenliği.

IBM watsonx.data

Watsonx.data intelligence, yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli, uyumlu ve işe hazır veri sağlayan bir veri yönetişimi ve zeka platformudur. Aşağıdakileri içeren yapay zeka odaklı veri zekası yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Doğal dil erişimi, tüm beceri seviyelerindeki kullanıcıların verileri verimli bir şekilde araması ve kullanması için
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklar arasında otomatik veri keşfi ve kataloglama
• Soy takibi, sınıflandırma ve etki analizi dahil olmak üzere veri yönetişimi ve kalite kontrolleri
• Tutarlı, kullanılabilir dataset'ler için yapay zeka destekli veri zenginleştirme ve standardizasyon.
• IBM Sovereign Core aracılığıyla yapay zeka veri egemenliği ve güvenliği, işletmelere ve hükümetlere düzenlenmiş ortamlarda hassas veriler üzerinde şirket içi ve bulut kontrolü sağlar

Snowflake

Snowflake, işletmelerin verilerini verimli bir şekilde yönetmesine ve kullanmasına yardımcı olan, veri depolama, işleme ve analitik için bulut tabanlı bir veri platformudur. Sorumlu yapay zeka yaklaşımı, yapay zeka uygulamalarının güvenli, çeşitli ve iyi yönetilen bir veri temeli üzerine inşa edilmesini sağlayarak veri güvenliği, çeşitlilik ve organizasyonel olgunluğu vurgular. Ayrıca Snowflake, kuruluşlar genelinde sorumlu yapay zeka kullanımını teşvik etmek için veri okuryazarlığını ve çapraz fonksiyonel işbirliğini destekler.

Veri platformlarındaki ajansal uzantılar

Databricks LakeWatch 

LakeWatch, veri yönetişimini gerçek zamanlı güvenlik operasyonlarına genişleten yapay zeka odaklı bir Lakehouse Güvenlik Bilgileri ve Olay Yönetimi (SIEM) platformudur.

• Ajansal tehdit tespiti: Ortaya çıkan yapay zeka odaklı siber riskleri belirlemek için Anthropic'in Claude modelleri tarafından desteklenen otonom tespit ve yanıt ajanları konuşlandırır.
• Birleşik telemetri alımı: Günlükler, sohbet oturumları ve video verileri dahil olmak üzere kapsamlı güvenlik verilerini depolamak ve analiz etmek için açık lakehouse mimarisinden yararlanır.

Snowflake Project SnowWork 

Project SnowWork, iş kullanıcılarının kurumsal verileri kullanarak çok adımlı iş akışlarını düzenlemesine olanak tanıyan otonom bir yapay zeka platformudur.

• Sonuç odaklı yürütme: Doğal dil taleplerini otomatik olarak yorumlayabilen ve karmaşık arka uç iş akışlarını yürütebilen yapay zeka ajanlarına veri varlıklarını bağlar.
• Yönetilen ortamda yürütme: Tüm ajan eylemlerini tamamen Snowflake ortamı içinde yürüterek veri eylemlerinin mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine tabi kalmasını sağlar.

YZ yönetişim platformları

YZ yönetişim araçları, iş birimlerinin endüstri standartlarına uyan yapay zeka sistemleri dağıtmasına yardımcı olur.

Claude

Claude, işletmelerin şeffaflık ve güvenlikle sorumlu yapay zeka sistemleri oluşturmasını sağlayan gelişmiş bir yapay zeka asistanı ve yönetişim platformudur. Sorumlu yapay zekayı şunlar aracılığıyla sunar:

• YZ model çıktılarını değerlendirmek ve potansiyel riskleri belirlemek için gelişmiş akıl yürütme ve analiz yetenekleri
• Kurumsal değerlerle uyumlu güvenli ve etik davranışa rehberlik eden Anayasal Yapay Zeka ilkeleri
• YZ sistemlerinin izlenmesi, denetlenmesi ve yönetişimi için kurumsal yapay zeka iş akışlarıyla entegrasyon
• YZ karar verme sürecini anlamak ve hesap verebilirliği sağlamak için açıklanabilirlik ve şeffaflık özellikleri
• Güvenlik açıklarını belirlemek ve yapay zeka dayanıklılığını artırmak için sürekli değerlendirme ve kırmızı takım desteği

Credo AI

Bir Sorumlu Yapay Zeka yönetişim platformu olan Credo AI, işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

1. Kanıt toplama, hesap verebilirlik takibi ve üçüncü taraf tedarikini basitleştirme gibi araçlarla işbirliği yapma.
2. YZ sistemlerini yaşam döngüleri boyunca operasyonel, düzenleyici ve itibar riskleri açısından değerlendirme
3. Teknik kanıtları kullanıcı dostu belgelere dönüştürerek, model kartları, denetim raporları, risk ve uyumluluk raporları ve açıklamalar oluşturarak yönetişim eserleri oluşturma.
4. AB Yapay Zeka Yasası ve Kanada Veri ve Yapay Zeka Yasası gibi küresel düzenlemelere, iç politikalara ve endüstri standartlarına uyumluluğu sağlama.

Holistic AI

Holistic AI, şirketlerin yapay zekayı sorumlu bir şekilde uygulamasına yardımcı olmak için yapay zeka risk yönetimi, uyumluluk ve yönetişim çerçeveleri sağlar. 

• YZ sistemlerindeki önyargıları belirleyip azaltarak, eyleme dönüştürülebilir stratejiler, sürekli destek ve paydaşlarla paylaşılabilecek kapsamlı denetim raporları sunarak önyargı değerlendirmesi.
• Yüksek riskli yapay zeka sistemlerini Yapay Zeka Yasası gerekliliklerine göre kataloglayıp doğrulayarak, azaltma stratejileriyle risk değerlendirmeleri yaparak ve teknik dokümantasyonun yasal standartlarla uyumlu olmasını sağlayarak uygunluk değerlendirmesi.
• Düzenli raporlar alarak ve olumsuz etkiler için öz denetimler yaparak, veri odaklı içgörüleri kullanarak yapay zeka kullanımını optimize etmek ve stratejik kararları bilgilendirmek için proaktif risk yönetimi.

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance, IBM Cloud ve AWS dahil olmak üzere çeşitli dağıtım ortamlarında kurumsal düzeyde görünürlük, yapay zeka varlıklarının takibi ve veri ve yapay zeka iş akışlarının uyumluluğunu sağlayarak yapay zeka güvenini ve şeffaflığını artırabilir.

Watsonx.governance kullanıcıları, yapay zekayı eğitmek, doğrulamak, ayarlamak ve dağıtmak için watsonx.ai ve watson.data gibi diğer IBM watsonx studio araçlarına entegre olabilir. 

MLOps 

Amazon SageMaker ve Amazon Bedrock

Amazon, uyumluluk ekiplerinin Sorumlu Yapay Zeka sistemleri sunmasını desteklemek için tasarlanmış araçlar sağlar, örneğin:

• Amazon Bedrock'da: Veri hazırlama, model oluşturma veya altyapı yönetimi gerektirmeden yüksek performanslı temel modellere erişim sağlayarak üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini basitleştiren tam yönetilen bir hizmettir.
  • Guardrails: Kaçınılması gereken konuları belirleyerek ve kısıtlı sorguları ve yanıtları otomatik olarak tespit edip engelleyerek üretken yapay zekada güvenlik önlemleri uygular.
  • Model Değerlendirme: Belirli kullanım durumları için en iyi modeli seçmeye yardımcı olmak üzere doğruluk ve güvenlik gibi özel metriklere dayanarak Temel Modelleri değerlendirir ve karşılaştırır.
• Amazon SageMaker'da: Tahmine dayalı analitik, öneri sistemleri ve anomali tespiti gibi özelleştirilmiş ML görevleri için ideal hale getiren model oluşturma, eğitim ve dağıtım süreçlerini sunan bir makine öğrenimi platformudur.
  • Clarify: Potansiyel önyargıyı tespit eder ve model tahminlerinin açıklamalarını sağlar, adil ve bilinçli yapay zeka kararları sağlamak için şeffaflık ve içgörüler sunar.
  • Model Monitor: Model kalitesini korumak için hatalı tahminleri otomatik olarak tespit edip uyararak dağıtılan modelleri izler.
  • ML Governance: Sorumlu yapay zeka dağıtımını sağlamak için model bilgilerini yakalama ve paylaşma dahil olmak üzere ML modellerini kontrol etmek ve izlemek için araçlar sunarak yönetişimi geliştirir.
• Amazon Augmented AI: İnsan yargısının gerekli olduğu durumlarda gözetim sağlayarak ML tahminlerinin insan tarafından incelenmesini kolaylaştırır.

Amazon Bedrock'ın sorumlu yapay zekayı nasıl sunduğunu keşfedin:

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning, kurumsal düzeyde güvenlik ve yönetişimle makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kapsamlı bir bulut tabanlı platformdur. Aşağıdakileri içeren entegre sorumlu yapay zeka yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Algoritmik önyargıyı belirlemek ve azaltmak için adalet panoları ve önyargı tespit araçları
• Şeffaf karar verme için model yorumlanabilirliği ve açıklanabilirlik özellikleri
• Veri koruma ve gizliliğin korunması için diferansiyel gizlilik ve federated learning
• Sürekli model gözetimi için otomatik ML izleme ve yönetişim panoları
• Düzenleyici gereklilikler ve kurumsal hesap verebilirlik için uyumluluk ve denetim izleri.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI, işletmelerin yapay zeka modellerini ölçekli olarak sorumlu bir şekilde oluşturmasını, dağıtmasını ve yönetmesini sağlayan birleşik bir makine öğrenimi platformudur. Aşağıdakileri içeren entegre yönetişim ve güvenlik özellikleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Önyargı tespiti ve adalet değerlendirmesi için model değerlendirme ve test çerçeveleri
• Model tahminlerini yorumlamak ve karar verme süreçlerini anlamak için açıklanabilirlik araçları
• Üretimde performans ve güvenliği sağlamak için model izleme ve sapma tespiti
• Kapsamlı yönetişim ve uyumluluk takibi için erişim kontrolleri ve denetim günlüğü
• Etik yapay zeka geliştirme ve dağıtımını sağlamak için Google'ın Yapay Zeka İlkeleri ile entegrasyon

Dataiku

Dataiku, veri, analitik ve yapay zeka projeleri oluşturan, dağıtan ve yöneten bir ML ve veri bilimi platformudur. Bu projelerde Sorumlu Yapay Zekayı birkaç temel yetenek aracılığıyla destekleyebilir:

1. Gelişmiş istatistiksel analiz: Potansiyel önyargıları belirlemek ve ele almak için kapsamlı veri analizini kolaylaştırır.
2. Model adalet raporları: Önyargıyı ölçmek ve azaltmak için Demografik Eşitlik ve Eşitlenmiş Oranlar gibi metrikler sağlar.
3. Açıklanabilir Yapay Zeka: Şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlamak için satır düzeyinde açıklamalar ve what-if analizi sunar.
4. Veri gizliliği uyumluluğu: GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uyumu sağlar.
5. Model dokümantasyonu: Düzenleyici ve dahili amaçlar için ayrıntılı model dokümantasyonunun oluşturulmasını otomatikleştirir.
6. Yönetişim araçları: Sorumlu Yapay Zeka uygulamaları ve düzenleyici gerekliliklerle uyum sağlamak için standart proje planları ve iş akışı planları uygular.

YZ ajanı yönetişimi ve güvenliği

YZ ajanı yönetişim platformları, otonom yapay zeka ajanlarının yaşam döngüsünü yönetir, denetler ve güvence altına alır. Bu araçlar, deterministik olmayan, çok adımlı ajan iş akışlarının güvenlik ve uyumluluk zorluklarını ele alır.

Arthur AI

Arthur AI, otonom yapay zeka sistemlerini operasyonel yaşam döngüleri boyunca izleyen ve koruyan bir yapay zeka yönetişim ve gözlemlenebilirlik platformudur. Sorumlu yapay zekayı şunlar aracılığıyla sunar:

• Üretim ortamlarında model performansının, önyargının ve sapmanın gerçek zamanlı izlenmesi
• YZ karar verme sürecini anlamak ve denetlemek için açıklanabilirlik ve şeffaflık araçları
• Adalet sorunlarının, düşmanca saldırıların ve model bozulmasının otomatik tespiti
• Uyumluluk ve kurumsal hesap verebilirlik için yönetişim panoları ve denetim izleri.

Coralogix

Coralogix, uygulama ve yapay zeka sistemi performansına gerçek zamanlı içgörüler sağlayan yapay zeka destekli bir gözlemlenebilirlik ve izleme platformudur. Sorumlu yapay zeka gözetimini şunlar aracılığıyla sunar:

• Gerçek zamanlı olarak olağandışı kalıpları ve potansiyel sorunları belirleyen otonom anomali tespit ajanları
• Üretim ortamlarında kapsamlı yapay zeka model izleme ve performans takibi
• YZ sistemi sorunlarını hızla çözmek için uyarı korelasyonu ve kök neden analizi
• YZ operasyonlarına uçtan uca görünürlük için kurumsal veri platformlarıyla entegrasyon

Galileo by Cisco

Galileo, büyük dil modelleri ve üretken yapay zeka sistemlerindeki sorunları belirlemek ve çözmek için tasarlanmış bir yapay zeka kalite ve gözlemlenebilirlik platformudur. Sorumlu yapay zekayı şunlar aracılığıyla sunar:

• Halüsinasyonlar, önyargı ve zararlı içerik için model çıktılarını değerlendirmek üzere otomatik kalite puanlaması ve testi
• Tutarlı, güvenli yapay zeka davranışı sağlamak için veri sapması ve model performans izleme
• YZ sistemi arızalarını ve bozulmasını belirlemek ve ele almak için kök neden analizi
• Ortaya çıkan riskleri ve yönetişim ihlallerini tespit etmek için sürekli değerlendirme çerçeveleri

WitnessAI 

WitnessAI, otonom ajan etkinliği üzerinde ağ düzeyinde görünürlük ve niyet tabanlı politika kontrolü sağlayan bir kurumsal yapay zeka güvenlik ve yönetişim platformudur.

• Veri akış kontrolü: Dahili yapay zeka araçlarına hangi verilerin girdiğini düzenler ve ajanların kurumsal ortamlarda nasıl gezindiğini izler.
• Davranışsal politika uygulaması: Çalışma zamanında prompt injection ve çok turlu saldırılar gibi gelişmiş tehditleri engellemek için ajan niyetini anlar.
• Açıklanabilirlik kayıtları: Otonom eylemler için bir denetim izi sağlamak üzere ajan durumlarını ve yürütme komutlarını yakalar.

Açık kaynaklı sorumlu yapay zeka araçları ve kütüphaneleri

Lütfen güncel olmayan GitHub kütüphanelerinin aşağıdaki listeden hariç tutulduğunu unutmayın.

YZ gizliliği

Bu kütüphaneler, etik olmayan uygulamalardan kaçınırken yapay zekanın meşru amaçlar için kullanılmasına odaklanır. Etik yapay zeka standartlarına bağlı kalan kuruluşlar, uyumluluğu sağlamak için katı yönergeler, kapsamlı inceleme süreçleri ve net hedefler uygular.

• TensorFlow Privacy: Diferansiyel gizlilikle makine öğrenimi modellerini eğitmek için TensorFlow optimize edicilerinin uygulamalarını sunan bir Python kütüphanesi.
• TensorFlow Federated (TFF): Yerel verilerini paylaşmadan birden fazla istemci arasında küresel bir modelin eğitildiği Federated Learning'de (FL) açık araştırma ve deneyi desteklemek için tasarlanmıştır.
• Deon: Veri bilimi projelerine bir etik kontrol listesi eklenmesini sağlayan, etik hususları teşvik eden ve geliştiriciler için eyleme dönüştürülebilir hatırlatıcılar sağlayan bir komut satırı aracı.
• Opendp: Gizliliği koruyan hesaplamalar ve diferansiyel gizlilik uygulamaları oluşturmak için incelenmiş istatistiksel algoritmalar sağlayan, Rust ile yazılmış (Python ve R bağlamalarıyla) topluluk odaklı, modüler bir kütüphane.

YZ Adaleti

YZ'de adalet, bireyleri ve grupları ayrımcılık, önyargı ve kötü muameleden korumayı içerir. Belirli gruplara, faktörlere veya değişkenlere karşı önyargıları önlemek için modeller adalet açısından değerlendirilmelidir.

• AI Fairness 360: IBM tarafından sunulan, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için teknikler sunan açık kaynaklı bir araç seti.
• Fairlearn: Geliştiricilerin yapay zeka sistemlerinin adaletini değerlendirmesine ve belirlenen önyargıları azaltmasına yardımcı olan, hem azaltma algoritmaları hem de model değerlendirme için metrikler sunan bir Python paketi.
• Responsible AI Toolbox: Microsoft tarafından sunulan, yapay zeka modellerini ve verilerini keşfetmek ve değerlendirmek için arayüzler sağlayan, yapay zeka sistemlerinin güvenli ve etik bir şekilde geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştıran bir araç seti.
• Aequitas: Demografik alt gruplar arasında algoritmik ayrımcılığı tespit etmek, görselleştirmek ve azaltmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir önyargı denetimi ve adil makine öğrenimi araç seti.

Veri bütünlüğü

Veri bütünlüğü, yapay zeka sisteminin güvenilir ve tarafsız kalmasını sağlamak için veri sapmasını, anormallikleri ve bozuk girdileri belirlemeye yardımcı olur.

• TensorFlow Data Validation (TFDV): TensorFlow ve TensorFlow Extended (TFX) ile ölçeklenebilirlik ve entegrasyon için optimize edilmiş, makine öğrenimi verilerini keşfetmek ve doğrulamak için bir kütüphane.
• Evidently: Veri sapmasını, hedef sapmasını ve performans düşüşünü tespit ederek ML modellerini ve veri kalitesini değerlendirmek, test etmek ve izlemek için açık kaynaklı bir Python kütüphanesi.
• FG Data Profiling: Pandas ve Spark DataFrames için tek satır kodla keşifsel analiz ve veri kalitesi raporları oluşturan açık kaynaklı bir araç (eski adıyla pandas-profiling, Veri Merkezli Yapay Zeka Topluluğu tarafından yönetilmektedir).
• Clean Lab: ML model performansını ve dayanıklılığını artırmak için dataset'lerdeki etiket hatalarını, aykırı değerleri ve gürültüyü otomatik olarak tespit edip düzelten veri merkezli bir yapay zeka kütüphanesi.

Model dayanıklılığı

Model dayanıklılığı, yapay zeka sistemlerinin beklenmedik koşullar, kasıtlı manipülasyon veya düşmanca saldırılar altında güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlar.

• TextAttack: NLP'de düşmanca saldırılar, eğitim ve veri artırımı için bir Python framework'ü olup, NLP modellerinin test edilmesi ve dayanıklılığının artırılması sürecini kolaylaştırır.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Geliştiricilere ve araştırmacılara, kaçınma, zehirleme ve çıkarma gibi düşmanca tehditlere karşı makine öğrenimi modellerini değerlendirmek, savunmak ve sertifikalandırmak için araçlar sağlayan bir Python kütüphanesi.
• Garak: LLM'lerdeki güvenlik açıklarını ve prompt injection kusurlarını bulmak için otomatik bir kırmızı takım aracı olarak işlev gören, Nvidia destekli açık kaynaklı bir üretken yapay zeka güvenlik açığı tarayıcısı.
• Promptfoo: Uygulama geliştiricilerinin LLM girdilerini, prompt'ları ve çıktılarını kırmızı takım çalışması yapması, benchmark etmesi ve güvence altına alması için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir test ve değerlendirme framework'ü.

YZ ajanı yönetişimi

YZ ajanı yönetişimi, otonom yapay zeka ajanlarının önceden tanımlanmış sınırlar içinde çalışmasını, organizasyonel politikalara uymasını ve kötü niyetli eylemler gerçekleştirmemesini sağlamak için bunları yönetir ve izler.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): Ajansal yapay zeka uygulamaları için OWASP Top 10 risklerini ele almak üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik framework'üdür. Yürütmeden önce eylemleri değerlendirmek için deterministik, milisaniye altı politika uygulaması, hassas sistem araçlarını yetkisiz ajan çağrılarından korumak için ayrıcalık izolasyon halkaları ve denetim zincirlerini ve token bütçelerini izlemek için otomatik bir karar malzeme listesi (SBOM) içerir.
• Adrian: Ajan harekete geçmeden önce kötü niyetli araç kullanımını, politika sapmasını veya sınır dışı davranışları yakalamak için ajan günlüklerini ve akıl yürütme izlerini gerçek zamanlı olarak analiz eden açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik izleyicisi.
• VerifyWise: Kurumsal yapay zeka sistemleri için merkezi model envanterleri, uyumluluk takibi (AB Yapay Zeka Yasası gibi) ve kapsamlı denetim izleri sağlayan açık kaynaklı bir yapay zeka yönetişim platformu.

Sistem güvenliği ve emniyeti

Sistem güvenliği ve emniyeti, tehlikeli içeriği engellemek, veri sızıntılarını önlemek ve istismarı engellemek için yapay zeka modelleri etrafında altyapı düzeyinde filtreler ve gerçek zamanlı korkuluklar oluşturur.

• Llama Guard (Meta): Toksik, güvensiz veya politika ihlal eden prompt'ları ve tamamlamaları tespit ederek içeriği filtrelemek için tasarlanmış bir açık ağırlıklı LLM tabanlı koruma sınıflandırıcıları ailesi.
• Guardrails AI: Yapılandırılmış çıktıları garanti etmek, kişisel verileri temizlemek ve halüsinasyonları ortadan kaldırmak için yapısal ve kalite doğrulama katmanları uygulayan açık kaynaklı bir framework.
• NeMo Guardrails (NVIDIA): Geliştiricilerin diyalog akışını yönlendirmek, konu sınırlarını uygulamak ve prompt injection'ları engellemek için programlanabilir konuşma kısıtlamaları ("korkuluklar") eklemesini sağlayan açık kaynaklı bir araç seti.

Sorumlu yapay zeka nedir?

Sorumlu yapay zeka (AI) olarak da bilinen YZ'nin 4 yol gösterici ilkesi, aşağıdaki ilkeleri uygulayarak yapay zeka çözümlerine güven inşa etmeyi ifade eder:

• Adalet
• Gizlilik
• Emniyet ve güvenlik
• Şeffaflık

Bu ilkeler, yapay zekanın tasarımına, geliştirilmesine, dağıtımına ve kullanımına rehberlik etmeye yardımcı olur.

Sorumlu yapay zeka neden önemlidir?

En son istatistiklerin gösterdiği gibi:

• Ticari kurumsal uygulamaların %90'ı gelecek yıla kadar yapay zeka yeteneklerine sahip olacak.
• Önde gelen şirketlerin her 10 tanesinden 9'u yapay zeka teknolojilerine yatırım yapıyor. ChatGPT'nin 2022'deki lansmanının ardından, işletmeler 
• Üretken yapay zeka geliştirme ilgisinde %97 artış bildirdi.
• Üretken yapay zeka stratejilerini desteklemek için makine öğrenimi pipeline benimsemesinde %72 artış gözlemlendi.

Üretken yapay zeka ve LLM'lerin hızlı benimsenmesi, aşağıdaki konularda endişeleri ve önlemleri artırdı:

• Güvenlik ve etik riskler: LLM güvenlik açıklarına, üretken yapay zeka risklerine ve belgelenmiş yapay zeka önyargılarına (ırkçılık, cinsiyetçilik, engelli ayrımcılığı ve yaş ayrımcılığı) karşı artan savunmasızlık.
• Düzenleyici uyumluluk: GDPR ve CCPA gibi katı veri gizliliği yasaları, şirketlerin %77'sini yapay zeka uyumluluğuna öncelik vermeye zorluyor.
• Finansal taahhüt: Kuruluşların %80'inden fazlası yapay zeka bütçelerinin en az %10'unu uyumluluğa ayırırken, %31'i sorumlu yapay zeka ilkelerini kuruluş genelinde tam olarak uyguluyor.⁶

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Daha fazla bilgi

Aşağıdakiler gibi üretken yapay zeka risklerini azaltmak için diğer araçları ve uygulamaları öğrenin:

• LLM güvenlik araçları
• Gizlilik artırıcı teknolojiler
• LLMOps araçları
• MLOps araçları
• YZ yönetişim araçları.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{20'den Fazla Sorumlu Yapay Zeka Platformunu ve Kütüphanesini Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/responsible-ai-platform}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

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

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder