20+ Sorumlu Yapay Zeka Platformunu ve Kütüphaneyi Karşılaştırın

Sorumlu yapay zeka platformu pazarı iki tür yazılım içerir:
kurumsal sorumlu yapay zeka platformları ve açık kaynak sorumlu yapay zeka framework'leri ve kütüphaneleri. En çok tanınan araçlardan bazılarını inceleme hacmi, özellik setleri, GitHub puanları ve Fortune 500 referansları gibi metrikleri temel alarak 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 framework'ü ifade eder. Veri yönetişiminin geniş bir uygulaması, makine öğrenimi veri yönetişimi olarak adlandırılan ML uygulamalarındadır.

Databricks

Databricks, kapsamlı izleme, gizlilik kontrolleri ve yönetişim aracılığıyla yapay zeka modelleri için veri sahipliğini ve kontrolünü sağlayan birleşik bir veri ve yapay zeka platformudur. Databricks, aşağıdakileri içeren Responsible AI Testing Framework'ü aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Güvenlik açıklarını belirlemek için yapay zeka kırmızı takım çalışması
• Önyargı ve etik sorunlar için otomatik ve manuel araştırma
• Saldırılar 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 işletmeye hazır veriler sağlayan bir veri yönetişimi ve zeka platformudur. Aşağıdakiler dahil olmak üzere yapay zeka odaklı veri zekası yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Doğal dil erişimi tüm beceri düzeylerindeki kullanıcıların verileri verimli şekilde araması ve kullanması için
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklar genelinde otomatik veri keşfi ve kataloglama
• Köken, sınıflandırma ve etki analizi dahil olmak üzere veri yönetişimi ve kalite kontrolleri
• Tutarlı, kullanılabilir dataset'ler için yapay zeka destekli veri zenginleştirme ve standardizasyon.
• Yapay zeka veri egemenliği ve IBM Sovereign Core aracılığıyla güvenlik; kurumlara ve hükümetlere düzenlenmiş ortamlardaki hassas veriler üzerinde şirket içi ve bulut kontrolü sağlar

Snowflake

Snowflake veri depolama, işleme ve analitik için bulut tabanlı bir veri platformudur; işletmelerin verilerini verimli bir şekilde yönetmesine ve kullanmasına yardımcı olur. Sorumlu yapay zeka yaklaşımı, yapay zeka uygulamalarının güvenli, çeşitli ve iyi yönetilen bir veri temeli üzerine inşa edilmesini sağlayarak veri güvenliğini, çeşitliliği ve kurumsal olgunluğu vurgular. Ayrıca, Snowflake kurumlar genelinde sorumlu yapay zeka kullanımını teşvik etmek için veri okuryazarlığını ve çapraz fonksiyonel iş birliğini destekler.

Veri platformlarında ajan uzantıları

Databricks LakeWatch

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

• Ajanik tehdit algılama: Ortaya çıkan yapay zeka kaynaklı siber riskleri belirlemek için Anthropic'in Claude modelleriyle desteklenen otonom algılama ve yanıt ajanları dağıtır.
• Birleşik telemetri toplama: 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: Veri varlıklarını, doğal dil taleplerini otomatik olarak yorumlayabilen ve karmaşık arka uç iş akışlarını yürütebilen yapay zeka ajanlarına bağlar.
• Yönetilen ortamda yürütme: Tüm ajan eylemlerini tamamen Snowflake ortamında yürüterek veri eylemlerini mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine tabi tutar.

Yapay zeka yönetişim platformları

Yapay zeka yönetişim araçları, iş birimlerinin sektör standartlarına uyan yapay zeka sistemleri dağıtmasına yardımcı olur.

Claude

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

• Yapay zeka 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
• Yapay zeka sistemlerinin izlenmesi, denetlenmesi ve yönetişimi için kurumsal yapay zeka iş akışlarıyla entegrasyon
• Yapay zeka karar alma süreçlerini anlamak ve hesap verebilirliği sağlamak için açıklanabilirlik ve şeffaflık özellikleri
• Güvenlik açıklarını belirlemek ve yapay zeka sağlamlığını artırmak için sürekli değerlendirme ve kırmızı takım desteği

Credo AI

Credo AI, bir Sorumlu Yapay Zeka yönetişim platformu olarak işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

1. İş birliği yapın; kanıt toplama, hesap verebilirlik takibi ve üçüncü taraf tedarikini basitleştirme gibi araçlarla.
2. Yapay zeka sistemlerini değerlendirin; yaşam döngüleri boyunca operasyonel, düzenleyici ve itibari riskler açısından.
3. Yönetişim belgeleri oluşturun; teknik kanıtları kullanıcı dostu belgelere dönüştürerek, model kartları, denetim raporları, risk ve uyumluluk raporları ve açıklamalar oluşturarak.
4. Uyumluluğu sağlayın; AB Yapay Zeka Yasası ve Kanada Veri ve Yapay Zeka Yasası gibi küresel düzenlemeler, iç politikalar ve sektör standartlarıyla.

Holistic AI

Holistic AI, şirketlerin yapay zekayı sorumlu bir şekilde uygulamalarına yardımcı olmak için yapay zeka risk yönetimi, uyumluluk ve yönetişim framework'leri sağlar.

• Önyargı değerlendirmesi; yapay zeka sistemlerindeki önyargıları belirleyip azaltarak, uygulanabilir stratejiler, sürekli destek ve paydaşlarla paylaşılabilecek kapsamlı denetim raporları sunar.
• Uygunluk değerlendirmesi; yüksek riskli yapay zeka sistemlerini Yapay Zeka Yasası gerekliliklerine göre kataloglayıp doğrulayarak, azaltma stratejileriyle risk değerlendirmeleri yürüterek ve teknik dokümantasyonun yasal standartlarla uyumlu olmasını sağlayarak.
• Proaktif risk yönetimi ; düzenli raporlar alarak ve olumsuz etkiler için öz denetimler yaparak, aynı zamanda yapay zeka kullanımını optimize etmek ve stratejik kararları bilgilendirmek için veri odaklı içgörüler kullanarak.

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance, IBM Cloud ve AWS dahil olmak üzere çeşitli dağıtım ortamlarında kurumsal düzeyde görünürlük, yapay zeka varlıklarının izlenmesi ve veri ile 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 üzerinde: 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: Kaçınılacak konuları belirleyerek ve kısıtlı sorguları ve yanıtları otomatik olarak algılayıp önleyerek üretken yapay zekada koruma önlemleri uygular.
  • Model Değerlendirmesi: Doğruluk ve güvenlik gibi özel metriklere dayanarak Temel Modelleri değerlendirir ve karşılaştırır; belirli kullanım durumları için en iyi modeli seçmeye yardımcı olur.
• Amazon SageMaker üzerinde: Özelleştirilmiş makine öğrenimi görevleri için ideal olan model oluşturma, eğitme ve dağıtım süreçlerini sunan bir makine öğrenimi platformudur; tahmine dayalı analitik, öneri sistemleri ve anomali tespiti gibi.
  • Clarify: Potansiyel önyargıyı tespit eder ve model tahminlerinin açıklamalarını sağlar; adil ve bilinçli yapay zeka kararları sağlamak için şeffaflık ve içgörü sunar.
  • Model Monitor: Yanlış tahminleri otomatik olarak algılayıp uyararak dağıtılan modelleri izler ve model kalitesini korur.
  • ML Governance: Model bilgilerini yakalayıp paylaşarak sorumlu yapay zeka dağıtımını sağlamak için makine öğrenimi modellerini kontrol etme ve izleme araçları sunarak yönetişimi geliştirir.
• Amazon Augmented AI: Makine öğrenimi tahminlerinin insan tarafından incelenmesini kolaylaştırır; insan kararının gerekli olduğu durumlarda gözetim sağlar.

Amazon Bedrock'un 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 bulut tabanlı bir platformdur. Aşağıdakiler dahil olmak üzere entegre sorumlu yapay zeka yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Algoritmik önyargıyı belirlemek ve azaltmak için adillik panoları ve önyargı tespit araçları
• Şeffaf karar alma için model yorumlanabilirliği ve açıklanabilirlik özellikleri
• Veri koruma ve gizliliğin korunması için diferansiyel gizlilik ve federe öğrenme
• Sürekli model gözetimi için otomatik makine öğrenimi izleme ve yönetişim panoları
• Düzenleyici gereksinimler ve kurumsal hesap verebilirlik için uyumluluk ve denetim izleri.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI, kurumların yapay zeka modellerini sorumlu bir şekilde ölçekli olarak oluşturmasını, dağıtmasını ve yönetmesini sağlayan birleşik bir makine öğrenimi platformudur. Aşağıdakiler dahil olmak üzere entegre yönetişim ve güvenlik özellikleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Önyargı tespiti ve adillik değerlendirmesi için model değerlendirme ve test framework'leri
• Model tahminlerini yorumlamak ve karar alma 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 İlkeleriyle 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 adillik 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 uyumu: 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 gereksinimlerle uyum sağlamak için standart proje planları ve iş akışı şablonları uygular.

Yapay zeka ajan yönetişimi ve güvenliği

Yapay zeka ajan 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 tüm operasyonel yaşam döngüleri boyunca izleyen ve koruyan bir yapay zeka yönetişimi ve gözlemlenebilirlik platformudur. Sorumlu yapay zekayı şunlar aracılığıyla sunar:

• Üretim ortamlarında model performansının, önyargının ve sapmanın gerçek zamanlı izlenmesi
• Yapay zeka karar alma süreçlerini anlamak ve denetlemek için açıklanabilirlik ve şeffaflık araçları
• Adillik sorunlarının, çekişmeli 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 ilişkin gerçek zamanlı içgörüler sağlayan yapay zeka destekli bir gözlemlenebilirlik ve izleme platformudur. Sorumlu yapay zeka gözetimini şunlar aracılığıyla sağlar:

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

Galileo by Cisco

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

• Halüsinasyonlar, önyargı ve zararlı içerik açısından model çıktılarını değerlendirmek için otomatik kalite puanlama ve test
• Tutarlı ve güvenli yapay zeka davranışı sağlamak için veri sapması ve model performansı izleme
• Yapay zeka sistemi arızalarını ve bozulmayı belirlemek ve ele almak için kök neden analizi
• Ortaya çıkan riskleri ve yönetişim ihlallerini tespit etmek için sürekli değerlendirme framework'leri

WitnessAI

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

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

Açık kaynak sorumlu yapay zeka araçları ve kütüphaneleri

Güncel olmayan GitHub kütüphanelerinin aşağıdaki listeden hariç tutulduğunu lütfen unutmayın.

Yapay zeka gizliliği

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

• TensorFlow Privacy: Makine öğrenimi modellerini diferansiyel gizlilikle eğitmek için TensorFlow optimize edicilerinin uygulamalarını sunan bir Python kütüphanesi.
• TensorFlow Federated (TFF): Küresel bir modelin yerel verilerini paylaşmadan birden çok istemcide eğitildiği Federe Öğrenme (FL) alanında açık araştırma ve deneyleri desteklemek için tasarlanmıştır.
• Deon: Veri bilimi projelerine etik kontrol listesi eklemeyi sağlayan, etik hususları teşvik eden ve geliştiriciler için uygulanabilir hatırlatıcılar sağlayan bir komut satırı aracıdır.
• Opendp: Rust dilinde yazılmış (Python ve R bağlamalarıyla), gizlilik koruyan hesaplamalar ve diferansiyel gizlilik uygulamaları oluşturmak için doğrulanmış istatistiksel algoritmalar sağlayan topluluk odaklı modüler bir kütüphanedir.

Yapay Zeka Adilliği

Yapay zekada adillik, bireyleri ve grupları ayrımcılık, önyargı ve kötü muameleden korumayı içerir. Modeller, belirli gruplara, faktörlere veya değişkenlere karşı önyargıları önlemek için adillik açısından değerlendirilmelidir.

• AI Fairness 360: IBM tarafından sunulan, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için teknikler sağlayan açık kaynaklı bir araç seti.
• Fairlearn: Geliştiricilerin yapay zeka sistemlerinin adilliğini değerlendirmesine ve belirlenen önyargıları azaltmasına yardımcı olan, model değerlendirme için hem azaltma algoritmaları hem de 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 paketi.
• Aequitas: Demografik alt gruplar arasındaki algoritmik ayrımcılığı tespit etmek, görselleştirmek ve azaltmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir önyargı denetimi ve adil makine öğrenimi araç setidir.

Veri bütünlüğü

Veri bütünlüğü, yapay zeka sistemlerinin 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 sapması, hedef sapması 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 DataFrame'leri için tek satır kodla keşifsel analiz ve veri kalitesi raporları oluşturan açık kaynaklı bir araçtır (Data-Centric AI Community tarafından yönetilir, eski adıyla pandas-profiling).
• Clean Lab: ML model performansını ve sağlamlığını artırmak için dataset'lerdeki etiket hatalarını, aykırı değerleri ve gürültüyü otomatik olarak tespit edip düzelten veri merkezli bir yapay zeka kütüphanesidir.

Model sağlamlığı

Model sağlamlığı, yapay zeka sistemlerinin beklenmedik koşullar, kasıtlı manipülasyon veya çekişmeli saldırılar altında güvenilir performans göstermesini sağlar.

• TextAttack: NLP'de çekişmeli saldırılar, eğitim ve veri artırma için bir Python framework'üdür; NLP modellerinin sağlamlığını test etme ve artırma sürecini kolaylaştırır.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Geliştiriciler ve araştırmacıların makine öğrenimi modellerini kaçınma, zehirleme ve çıkarma gibi çekişmeli tehditlere karşı değerlendirmesi, savunması ve sertifikalandırması için araçlar sağlayan bir Python kütüphanesidir.
• Garak: LLM'lerde güvenlik açıklarını ve prompt injection kusurlarını bulmak için otomatik bir kırmızı takım aracı olarak çalışan, Nvidia destekli açık kaynaklı bir üretken yapay zeka güvenlik açığı tarayıcısıdır.
• Promptfoo: Uygulama geliştiricilerin LLM girdilerini, prompt'larını ve çıktılarını kırmızı takım testine tabi tutması, benchmark etmesi ve güvence altına alması için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir test ve değerlendirme framework'üdür.

Yapay zeka ajan yönetişimi

Yapay zeka ajan yönetişimi, otonom yapay zeka ajanlarının önceden tanımlanmış sınırlar içinde çalışmasını, kurumsal politikalara uymasını ve kötü amaçlı eylemler gerçekleştirmemesini sağlamak için onları yönetir ve izler.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): Ajanik yapay zeka uygulamaları için OWASP Top 10 risklerini ele almak üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik framework'üdür. Eylemleri yürütmeden önce değerlendirmek için deterministik, milisaniye altı politika uygulama; hassas sistem araçlarını yetkisiz ajan çağrılarından korumak için ayrıcalık izolasyon halkaları; ve denetim zincirleri ile token bütçelerini izlemek için otomatik karar malzeme listesi (SBOM) özelliklerine sahiptir.
• Adrian: Ajan hareket etmeden önce kötü amaçlı araç kullanımını, politika sapmasını veya sınır dışı davranışı yakalamak için ajan günlüklerini ve akıl yürütme izlerini gerçek zamanlı olarak analiz eden açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik monitörüdür.
• 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 platformudur.

Sistem emniyeti ve güvenliği

Sistem emniyeti ve güvenliği, tehlikeli içeriği engellemek, veri sızıntılarını önlemek ve istismarı durdurmak için yapay zeka modellerinin etrafında altyapı düzeyinde filtreler ve gerçek zamanlı koruyucu korkuluklar kurar.

• Llama Guard (Meta): Toksik, güvenli olmayan veya politikayı ihlal eden prompt'ları ve tamamlamaları tespit ederek içeriği filtrelemek için tasarlanmış açık ağırlıklı LLM tabanlı koruyucu sınıflandırıcılar ailesidir.
• Guardrails AI: Yapılandırılmış çıktıları sağlamak, kişisel verileri temizlemek ve halüsinasyonları ortadan kaldırmak için yapısal ve kalite doğrulama katmanları uygulayan açık kaynaklı bir framework'tür.
• NeMo Guardrails (NVIDIA): Geliştiricilerin diyalog akışını yönlendirmek, konu sınırlarını uygulamak ve prompt injection'ları engellemek için programlanabilir konuşma kısıtlamaları (“rails”) eklemesini sağlayan açık kaynaklı bir araç setidir.

Sorumlu yapay zeka nedir?

Yapay zekanın 4 yol gösterici ilkesi, sorumlu yapay zeka (AI) olarak da bilinir; bir dizi ilke uygulayarak yapay zeka çözümlerine güven inşa etmeyi ifade eder:

• Adillik
• 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:

• Gelecek yıl ticari kurumsal uygulamaların %90'ı yapay zeka yeteneklerine sahip olacak.
• Önde gelen her 10 şirketten 9'u yapay zeka teknolojilerine yatırım yapıyor. ChatGPT'nin 2022'deki lansmanının ardından işletmeler bir
• Üretken yapay zeka geliştirme ilgisinde %97 artış.
• Üretken yapay zeka stratejilerini desteklemek için makine öğrenimi pipeline benimsemesinde %72 artış gözlemlendi.

Üretken yapay zeka ve LLM'lerin hızla benimsenmesi, aşağıdaki konularda endişeleri ve önlemleri artırmıştır:

• Güvenlik ve etik riskler: LLM güvenliği 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 kurum genelinde sorumlu yapay zeka ilkelerini tam olarak uyguluyor.⁶

SSS'ler

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

İleri okuma

Üretken yapay zeka risklerini azaltmak için diğer araçları ve uygulamaları öğrenin; örneğin:

• LLM güvenlik araçları
• Gizlilik artırıcı teknolojiler
• LLMOps araçları
• MLOps araçları
• Yapay zeka yönetişim araçları.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{20+ Sorumlu Yapay Zeka Platformunu ve Kütüphaneyi Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/responsible-ai-platform}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Haziran 2026}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

202620252024

1. 10 Haz

   Platform bölümlerine Azure Machine Learning, Google Vertex AI, Claude, Arthur AI, Coralogix ve Galileo eklendi.

2. 9 Haz

   Açık kaynak sorumlu yapay zeka araçları bölümü veri bütünlüğü, model dayanıklılığı ve sistem güvenliği kategorileriyle genişletildi.

3. 3 Haz

   Databricks LakeWatch, Snowflake Project SnowWork ve WitnessAI'yi kapsayan ajansal uzantılar ve yapay zeka ajanı yönetişimi bölümleri eklendi.

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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

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