20'den fazla Sorumlu Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesini Karşılaştırın

Sorumlu yapay zeka platformu pazarı iki tür yazılım içermektedir. Daha fazla bilgi edinmek için bağlantıları takip edin:

Kurumsal odaklı sorumlu yapay zeka platformları şunlardır:

1. Credo AI ve IBM Watsonx.governance yapay zeka yönetimi için
2. Sorumlu yapay zeka yeteneklerine sahip MLOps için Amazon SageMaker ve Dataiku
3. Databricks ve IBM Watsonx.data, sorumlu yapay zeka özelliklerine sahip bir veri platformu için veri zekası.

Belirli işlevleri (örneğin, birleşik öğrenme) sağlayan açık kaynaklı, sorumlu yapay zeka kütüphaneleri:

1. Gizlilik için TensorFlow Federated (TFF)
2. Adalet için AI Fairness 360
3. Açıklanabilirlik için Dalex (yani XAI )
4. Düşmanca makine öğrenimi için TextAttack

Bu araçlar, inceleme sayısı, özellikler, GitHub puanları ve Fortune 500 referansları gibi ölçütlere göre pazar liderleri olarak belirlenmiştir. Araçların kullanım alanlarını ve odak noktalarını (örneğin, makine öğrenimi operasyonları, yapay zeka yönetişimi ve veri yönetişimi) üzerlerindeki bağlantıları takip ederek inceleyebilirsiniz.

Kurumsal sorumlu yapay zeka platformları

* Bu araçlar, sponsorlar hariç, kategorileri içinde alfabetik olarak sıralanmıştır; sponsorlar ise en üstte yer almaktadır.

Yapay zeka yönetişim platformları

Yapay zeka yönetişim araçları, işletme birimlerine sektör standartlarına uygun yapay zeka sistemlerini devreye almada yardımcı olur.

Credo AI

Sorumlu yapay zeka yönetişim platformu Credo AI, işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

1. Kanıt toplama, hesap verebilirlik takibi ve üçüncü taraf tedarikini basitleştirme gibi araçlarla işbirliği yapın .
2. Yapay zekâ sistemlerini, yaşam döngüleri boyunca operasyonel, düzenleyici ve itibar riskleri açısından değerlendirin.
3. Teknik kanıtları kullanıcı dostu belgelere dönüştürerek, model kartlar, denetim raporları, risk ve uyumluluk raporları ve açıklamalar oluşturarak yönetişim unsurları geliştirin .
4. AB Yapay Zeka Yasası ve Kanada Veri ve Yapay Zeka Yasası gibi küresel düzenlemelere, iç politikalara ve sektör standartlarına uyumu sağlayın .

Oldukça yapay zeka

Asenion tarafından satın alınan Fairly AI, model doğrulama, denetim süreci ve risk değerlendirmelerini basitleştirerek mevzuata uyumluluğu ve risk yönetimini sağlayan bir yapay zeka yönetişim aracıdır. Fairly AI'nin sorumlu yapay zeka çerçevesi, politika ve düzenlemelerdeki boşlukları belirleyerek uygun politikaların seçilmesine yardımcı olur ve etkili yapay zeka yönetişimi ve risk yönetimi için kapsamlı bir kapsama alanı sağlar.

Bütünsel Yapay Zeka

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

• Yapay zekâ sistemlerindeki önyargıları belirleyip azaltarak önyargı değerlendirmesi yapmak , uygulanabilir stratejiler sunmak, sürekli destek sağlamak ve paydaşlarla paylaşılabilecek kapsamlı denetim raporları hazırlamak.
• Yüksek riskli yapay zeka sistemlerinin kataloglanması ve Yapay Zeka Yasası gerekliliklerine uygunluğunun doğrulanması, risk değerlendirmelerinin yapılması ve azaltma stratejilerinin uygulanması, ayrıca teknik dokümantasyonun yasal standartlara uygunluğunun sağlanması yoluyla uygunluk değerlendirmesi yapılması .
• Düzenli raporlar alarak ve olumsuz etkiler için öz denetimler gerçekleştirerek proaktif risk yönetimi sağlamak , aynı zamanda veriye dayalı içgörülerden yararlanarak yapay zeka kullanımını optimize etmek ve stratejik kararları bilgilendirmek.

IBM Watsonx.governance

Watsonx.governance, kurumsal düzeyde görünürlük sağlayarak, yapay zeka varlıklarının takibini yaparak ve bulut ve AWS dahil olmak üzere çeşitli dağıtım ortamlarında 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 araçlarıyla entegre olabilirler.

MLOps

Amazon SageMaker ve Amazon Bedrock

Amazon, sorumlu yapay zeka sistemleri sunmada uyumluluk ekiplerini desteklemek için tasarlanmış araçlar sağlar; bunlar arasında şunlar yer alır:

• Amazon Bedrock'ta: Veri hazırlığı, model oluşturma veya altyapı yönetimi gerektirmeden yüksek performanslı temel modellere erişim sağlayarak üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini basitleştiren, tamamen yönetilen bir hizmet.
  • Güvenlik Önlemleri : Üretken yapay zekada, kaçınılması gereken konuları belirterek ve kısıtlı sorguları ve yanıtları otomatik olarak algılayıp engelleyerek güvenlik önlemleri uygular.
  • Model Değerlendirmesi : Doğruluk ve güvenlik gibi özel ölçütlere dayanarak temel modelleri değerlendirir ve karşılaştırır; bu sayede belirli kullanım durumları için en iyi modeli seçmeye yardımcı olur.
• Amazon'da SageMaker: Model oluşturma, eğitim ve dağıtım süreçlerini sunan, bu sayede tahmine dayalı analiz, öneri sistemleri ve anormallik tespiti gibi özelleştirilmiş makine öğrenimi görevleri için ideal bir makine öğrenimi platformudur.
  • Açıklama : Potansiyel önyargıları tespit eder ve model tahminlerinin açıklamalarını sunarak, adil ve bilinçli yapay zeka kararlarının alınmasını sağlamak için şeffaflık ve içgörüler sağlar.
  • Model İzleyici : Model kalitesini korumak için, hatalı tahminleri otomatik olarak tespit edip uyarı vererek devreye alınan modelleri izler.
  • Makine Öğrenimi Yönetişimi : Sorumlu yapay zeka dağıtımını sağlamak için model bilgilerini yakalama ve paylaşma da dahil olmak üzere, makine öğrenimi modellerini kontrol etme ve izleme araçları sunarak yönetişimi geliştirir.
• Amazon Augmented AI : Makine öğrenimi tahminlerinin insan tarafından incelenmesini kolaylaştırarak, insan yargısının gerekli olduğu durumlarda denetimi mümkün kılar.

Amazon Bedrock'un sorumlu yapay zekayı nasıl sunduğunu keşfedin:

Aporia

Aporia Sorumlu Yapay Zeka platformu, yapay zeka projeleri için kapsamlı bir yönetişim sunar:

1. Veri çeşitliliğini sağlamak, adalet ölçütlerini değerlendirmek ve etik yapay zeka standartlarını korumak için sistemlerdeki önyargıları izlemek.
2. Uyum sağlamak   GDPR ve diğer sektör standartları gibi düzenlemeler
3. Açıklanabilir Yapay Zeka aracılığıyla hesap verebilirliği ve şeffaflığı teşvik ederek, yapay zeka karar alma süreçlerinin anlaşılabilir olmasını sağlamak.

Veri

Dataiku, veri, analitik ve yapay zeka projeleri oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için kullanılan bir makine öğrenimi ve veri bilimi platformudur. Birkaç temel yeteneği sayesinde bu projelerde Sorumlu Yapay Zeka'yı destekleyebilir:

1. Gelişmiş İstatistiksel Analiz : Potansiyel önyargıları belirlemek ve gidermek için kapsamlı veri analizini kolaylaştırır.
2. Model Adalet Raporları : Önyargıyı ölçmek ve azaltmak için Demografik Eşitlik ve Eşitlenmiş Oranlar gibi ölçütler sunar.
3. Açıklanabilir Yapay Zeka : Şeffaflığı ve hesap verebilirliği sağlamak için satır düzeyinde açıklamalar ve varsayımsal analizler 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 uyumlu standart proje planları ve iş akışı şablonları uygular.

Veri yönetimi

Veri yönetişimi, veri uygulamalarını iş hedefleri ve hesap verebilirlik yapılarıyla uyumlu hale getiren genel çerçeveyi ifade eder. Veri yönetişiminin geniş bir uygulama alanı, makine öğrenimi uygulamalarında görülür ve bu da makine öğrenimi veri yönetişimi olarak adlandırılır.

Databricks

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

• Yapay zekâ destekli kırmızı ekip çalışmasıyla güvenlik açıklarını tespit etme
• Önyargı ve etik sorunlara yönelik otomatik ve manuel incelemeler
• Saldırılar altında model davranışını anlamak için jailbreak testi.
• Yapay zekâ sistemlerini yaşam döngüleri boyunca korumak için tedarik zinciri güvenliğini modellemek.

IBM Watsonx.veri zekası

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

• Her beceri seviyesindeki kullanıcının verileri verimli bir şekilde arayabilmesi ve kullanabilmesi için doğal dil erişimi.
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklar genelinde otomatik veri keşfi ve kataloglama.
• Veri yönetimi ve kalite kontrolleri; soy ağacı, sınıflandırma ve etki analizini de içerir.

Tutarlı ve kullanılabilir veri kümeleri için yapay zeka destekli veri zenginleştirme ve standardizasyon.

Snowflake

Snowflake, işletmelerin verilerini verimli bir şekilde yönetmelerine ve kullanmalarına yardımcı olan, veri depolama, işleme ve analiz için bulut tabanlı bir veri platformudur. Sorumlu yapay zeka yaklaşımı, veri güvenliği, çeşitlilik ve kurumsal olgunluğa önem vererek, yapay zeka uygulamalarının güvenli, çeşitli ve iyi yönetilen bir veri temeli üzerine kurulmasını sağlar. Ayrıca, Snowflake, kuruluşlar genelinde sorumlu yapay zeka kullanımını teşvik etmek için veri okuryazarlığını ve fonksiyonlar arası iş birliğini destekler.

Açık kaynaklı sorumlu yapay zeka araçları ve kütüphaneleri

* Bu araçlar, kategorilerindeki GitHub puanına göre sıralanmıştır. Lütfen güncel olmayan kütüphanelerin bu listeden çıkarıldığını unutmayın.

Yapay zeka gizliliği

Bu kütüphaneler, etik dışı uygulamalardan kaçınırken yapay zekanın meşru amaçlar için kullanımına odaklanmaktadır. Etik yapay zeka standartlarına uyan kuruluşlar, uyumluluğu sağlamak için katı yönergeler, kapsamlı inceleme süreçleri ve net hedefler uygulamaktadır.

• TensorFlow Privacy : Diferansiyel gizlilik özelliğiyle makine öğrenimi modellerini eğitmek için TensorFlow optimizasyon algoritmalarının uygulamalarını sunan bir Python kütüphanesi.
• TensorFlow Federated (TFF) : Küresel bir modelin, yerel verilerini paylaşmadan birden fazla istemci arasında eğitildiği Federasyonlu Öğrenme (FL) alanında açık araştırma ve deneyleri desteklemek üzere tasarlanmıştır.
• Deon : Veri bilimi projelerine etik kontrol listesi eklemeyi sağlayan, etik hususları teşvik eden ve geliştiriciler için uygulanabilir hatırlatmalar sunan bir komut satırı aracı.

Yapay zeka şeffaflığı ve önyargısı

Yapay zeka şeffaflık kütüphaneleri, paydaşların yapay zeka modellerini anlamalarına ve açıklamalarına olanak tanıyarak, yapay zeka modellerinin ardındaki motivasyonlar, veriler ve amaçlar konusunda şeffaflığı sağlar.

• Model Kartı Araç Seti (MCT) : Bir modelin geliştirilmesi ve performansı hakkında bağlam ve şeffaflık sağlayan belgeler olan Model Kartlarının oluşturulmasını otomatikleştirir.

Adalet

Yapay zekada adalet, bireyleri ve grupları ayrımcılıktan, önyargıdan ve kötü muameleden korumayı içerir. Modeller, belirli gruplara, faktörlere veya değişkenlere karşı önyargıları önlemek için adalet açısından değerlendirilmelidir.

• AI Fairness 360 : Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı tespit etme ve azaltma teknikleri sunan, IBM tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir araç seti.
• Fairlearn : Geliştiricilerin yapay zeka sistemlerinin adilliğini değerlendirmelerine ve tespit edilen önyargıları gidermelerine yardımcı olan, hem giderme algoritmaları hem de model değerlendirmesi için ölçütler sunan bir Python paketidir.
• Sorumlu Yapay Zeka Araç Kutusu : Yapay zeka modellerini ve verilerini keşfetmek ve değerlendirmek için arayüzler sağlayan, yapay zeka sistemlerinin güvenli ve etik bir şekilde geliştirilmesini ve devreye alınmasını kolaylaştıran, Microsoft tarafından geliştirilen bir araç seti.

Yapay zeka açıklanabilirliği

Yapay zekâ açıklanabilirlik kütüphaneleri, makine öğrenimi algoritmalarının sonuçlarına yönelik insan anlayışını ve güvenini artırmaya yardımcı olur.

• DALEX : Karmaşık modellerin anlaşılmasına yardımcı olarak, model davranışını keşfetmeye ve açıklamaya yardımcı olan, modelden bağımsız bir pakettir.
• TensorFlow Veri Doğrulama (TFDV) : Ölçeklenebilirlik ve TensorFlow ile TensorFlow Extended (TFX) entegrasyonu için optimize edilmiş, makine öğrenimi verilerini keşfetmek ve doğrulamak için kullanılan bir kütüphane.

Çekişmeli Makine Öğrenimi

Düşmanca makine öğrenimi, erişilebilir bilgileri kullanarak kötü amaçlı saldırılar oluşturmak suretiyle yapay zeka modellerini istismar etmeyi amaçlayan bir tekniktir.

• TextAttack : Doğal dil işlemede (NLP) düşmanca saldırılar, eğitim ve veri artırma için geliştirilmiş bir Python çerçevesidir; test sürecini kolaylaştırır ve NLP modellerinin sağlamlığını artırır.

Sorumlu yapay zeka nedir?

Yapay zekanın (AI) 4 temel ilkesi , sorumlu yapay zeka (AI) olarak da bilinir ve bir dizi ilke uygulayarak yapay zeka çözümlerine güven oluşturmayı ifade eder. Bu ilkeler şunlardır:

• Adalet
• Mahremiyet
• Güvenlik ve emniyet
• Şeffaflık

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

Sorumlu yapay zeka neden önemli?

Gibi   Yapay zeka istatistikleri ve BT otomasyonu trendleri şunları gösteriyor:

• Gelecek yıla kadar ticari işletme uygulamalarının %90'ında yapay zeka özellikleri bulunacak.
• Önde gelen şirketlerin 10'da 9'u yapay zeka teknolojilerine yatırım yapıyor. ChatGPT'nin 2022'deki lansmanının ardından işletmeler,
• Üretken yapay zekâ geliştirme ilgisinde %97'lik bir artış.
• Üretken yapay zeka stratejilerini desteklemek için makine öğrenimi işlem hatlarının benimsenmesinde %72'lik bir artış gözlemlendi.

Yapay zekânın ve üretken yapay zekâ araçlarının kullanımındaki bu artış, aşağıdaki gibi endişelere ve önlemlere yol açmaktadır:

• BT liderlerinin %71'i LLM güvenlik açıkları ve üretken yapay zeka riskleri konusunda endişeli.
• Şirketlerin %77'si yapay zeka uyumluluğuna öncelik veriyor.
• İşletmelerin %69'u, uyumluluğu değerlendirmek ve riskleri belirlemek için sorumlu yapay zeka uygulamalarını hayata geçirmiştir. ⁹
• GDPR (AB) ve CCPA (Kaliforniya) dahil olmak üzere veri gizliliği yasaları, gizlilik ihlallerini önlemeyi amaçlamaktadır.
• AB Yapay Zeka Yasası, kuruluşların yapay zeka envanterlerini güncel ve doğru tutmalarını zorunlu kılmaktadır.
• Yapay zekâ kaynaklı ırkçılık, cinsiyetçilik, engellilere yönelik ayrımcılık ve yaş ayrımcılığı gibi önyargı vakalarında artış.

SSS'ler

Daha fazla okuma

Üretken yapay zekâ risklerini azaltmak için diğer araçları ve uygulamaları öğrenin, örneğin:

• LLM güvenlik araçları
• Gizliliği artıran teknolojiler
• LLMOps araçları
• MLOps araçları
• Yapay zeka yönetişim araçları.

Dış kaynaklar

Referans Linkleri

1.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

2.

Fairly AI | AI Framework Tracker

3.

AI Safeguard - Govern Your Generative AI | Holistic AI

4.

ML Observability | Aporia

Aporia

5.

Sorumlu Bir Yapay Zeka Yol Haritası

6.

Responsible AI - Databricks

7.

IBM Enables Responsible Enterprise AI with watsonx.governance

Forbes

8.

LLM App Development With Snowflake Cortex

Snowflake

9.

From AI Compliance to Competitive Advantage | Accenture

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.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder