20+ Sorumlu Yapay Zeka Platformunu ve Kütüphanelerini Karşılaştırın

Sorumlu yapay zeka platformu pazarı iki tür yazılımı kapsar:
kurumsal sorumlu yapay zeka platformları ve açık kaynaklı sorumlu yapay zeka framework'leri ve kütüphaneleri. Bu araçlardan en tanınmış bazılarını inceleme hacmi, özellik setleri, GitHub puanları ve Fortune 500 referansları gibi metriklere göre 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 sahipliği ve kontrolü sağlayan birleşik bir veri ve yapay zeka platformudur. Databricks, sorumlu yapay zekayı aşağıdakileri içeren Sorumlu Yapay Zeka Test Framework'ü aracılığıyla sunar: 

• Güvenlik açıklarını tespit etmek için yapay zeka kırmızı ekip çalışması
• Önyargı ve etik sorunlara yönelik otomatik ve manuel inceleme
• Saldırılar altında model davranışını anlamak için jailbreak testi 
• Yaşam döngüsü boyunca yapay zeka sistemlerini 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 zekası platformudur. Sorumlu yapay zekayı aşağıdakileri içeren yapay zeka destekli veri zekası yetenekleri aracılığıyla sunar:

• Doğal dil erişimi; her beceri düzeyindeki kullanıcının verileri verimli şekilde aramasını ve kullanmasını sağlar
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklarda otomatik veri keşfi ve kataloglama
• Köken, sınıflandırma ve etki analizi dahil 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 ile güvenlik; düzenlenmiş ortamlardaki hassas veriler üzerinde kurumlara ve hükümetlere şirket içi ve bulut kontrolü sağlar

Snowflake

Snowflake; veri depolama, işleme ve analitik için bulut tabanlı bir veri platformudur ve işletmelerin verilerini verimli bir şekilde yönetmesine ve kullanmasına yardımcı olur. Sorumlu yapay zeka yaklaşımı; veri güvenliği, çeşitlilik ve kurumsal olgunluğu vurgulayarak yapay zeka uygulamalarının güvenli, çeşitli ve iyi yönetilen bir veri temeli üzerine inşa edilmesini sağlar. Ayrıca Snowflake, kurum genelinde sorumlu yapay zeka kullanımını teşvik etmek için veri okuryazarlığını ve işlevler arası iş birliğini destekler.

Veri platformlarında ajan temelli uzantılar

Databricks LakeWatch 

LakeWatch; veri yönetişimini gerçek zamanlı güvenlik operasyonlarına genişleten yapay zeka destekli bir Lakehouse Güvenlik Bilgi ve Olay Yönetimi (SIEM) platformudur.

• Ajan temelli tehdit algılama: Ortaya çıkan yapay zeka destekli siber riskleri belirlemek için Anthropic’in Claude modelleriyle desteklenen otonom algılama ve yanıt ajanları dağıtır.
• Birleşik telemetri alımı: Günlükler, sohbet oturumları ve video verileri dahil 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 ortamında yürütür ve veri eylemlerinin mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine tabi kalmasını sağlar.

Yapay zeka yönetişimi platformları

Yapay zeka yönetişimi araçları, iş birimlerinin sektör standartlarına uyan yapay zeka sistemlerini devreye almasına yardımcı olur.

Claude

Claude; işletmelerin şeffaflık ve güvenlikle sorumlu yapay zeka sistemleri kurmasını sağlayan gelişmiş bir yapay zeka asistanı ve yönetişim platformudur. Sorumlu yapay zekayı şu yollarla sunar:

• Yapay zeka model çıktılarını değerlendirmek ve olası 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 verme sürecini anlamak ve hesap verebilirliği sağlamak için açıklanabilirlik ve şeffaflık özellikleri
• Güvenlik açıklarını belirlemek ve yapay zeka sağlamlığını artırmak için sürekli değerlendirme ve kırmızı ekip desteği

Credo AI

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

1. Kanıt toplama, hesap verebilirlik takibi ve üçüncü taraf tedarikini basitleştirme gibi araçlarla iş birliği yapın
2. Yaşam döngüleri boyunca operasyonel, düzenleyici ve itibari riskler açısından yapay zeka sistemlerini değerlendirin
3. Teknik kanıtları kullanıcı dostu belgelere dönüştürerek model kartları, denetim raporları, risk ve uyumluluk raporları ile açıklamalar oluşturarak yönetişim artefaktlarını oluşturun
4. AB Yapay Zeka Yasası ve Kanada Veri ve Yapay Zeka Yasası gibi küresel düzenlemeler, iç politikalar ve sektör standartlarıyla uyumluluğu sağlayın

Holistic AI

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

• Yapay zeka sistemlerindeki önyargıları belirleyip azaltarak, paydaşlarla paylaşılabilecek uygulanabilir stratejiler, sürekli destek ve 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, yapay zeka kullanımını optimize etmek ve stratejik kararları bilgilendirmek için veri odaklı içgörüler kullanarak proaktif risk yönetimi

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance; IBM Cloud ve AWS dahil 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; watsonx.ai ve watson.data gibi diğer IBM watsonx studio araçlarına entegre olarak yapay zekayı eğitebilir, doğrulayabilir, ayarlayabilir ve dağıtabilir. 

MLOps 

Amazon SageMaker ve Amazon Bedrock

Amazon; uyumluluk ekiplerinin Sorumlu Yapay Zeka sistemleri sunmasına destek olmak 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 sorgular ile yanıtları otomatik olarak algılayıp 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 üzerinde: Tahmine dayalı analitik, öneri sistemleri ve anomali tespiti gibi özelleştirilmiş ML görevleri için ideal olan model oluşturma, eğitim ve dağıtım süreçleri sunan bir makine öğrenimi platformudur.
  • Clarify: Olası önyargıyı tespit eder ve adil ile bilinçli yapay zeka kararlarını sağlamak için model tahminlerinin açıklamalarını sunarak şeffaflık ve içgörü sağlar.
  • Model Monitor: Model kalitesini korumak için hatalı tahminleri otomatik olarak algılayıp uyararak dağıtılan modelleri izler.
  • ML Yönetişimi: Sorumlu yapay zeka dağıtımını sağlamak için model bilgilerini yakalama ve paylaşma dahil ML modellerini kontrol etme ve izleme araçları sunarak yönetişimi geliştirir.
• Amazon Augmented AI: İnsan muhakemesinin gerekli olduğu yerlerde 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 bulut tabanlı bir platformdur. Sorumlu yapay zekayı aşağıdakileri içeren entegre sorumlu yapay zeka yetenekleri aracılığıyla 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 federe öğrenme
• Sürekli model gözetimi için otomatik ML izleme ve yönetişim panoları
• Düzenleyici gereksinimler 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. Sorumlu yapay zekayı aşağıdakileri içeren entegre yönetişim ve güvenlik özellikleri aracılığıyla sunar:

• Önyargı tespiti ve adalet değerlendirmesi için model değerlendirme ve test framework'leri
• 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: Olası önyargıları belirlemek ve ele almak için kapsamlı veri analizini kolaylaştırır.
2. Model adaleti raporları: Önyargıyı ölçmek ve azaltmak için Demographic Parity ve Equalized Odds 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 gereksinimlerle uyum sağlamak için standart proje planları ve iş akışı şablonları uygular.

Yapay zeka ajanı yönetişimi ve güvenliği

Yapay zeka 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 yönetişimi ve gözlemlenebilirlik platformudur. Sorumlu yapay zekayı şu yollarla sunar:

• Üretim ortamlarında model performansının, önyargının ve sapmanın gerçek zamanlı izlenmesi
• Yapay zeka karar verme sürecini anlamak ve denetlemek için açıklanabilirlik ve şeffaflık araçları
• Adalet 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 gerçek zamanlı içgörüler sağlayan yapay zeka destekli bir gözlemlenebilirlik ve izleme platformudur. Sorumlu yapay zeka gözetimini şu yollarla sunar:

• Gerçek zamanlı olarak olağandışı kalıpları 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 operasyonlarında uçtan uca görünürlük için kurumsal veri platformlarıyla entegrasyon

Galileo by Cisco

Galileo; büyük dil modellerinde ve üretken yapay zeka sistemlerinde sorunları tespit etmek ve çözmek için tasarlanmış bir yapay zeka kalitesi ve gözlemlenebilirlik platformudur. Sorumlu yapay zekayı şu yollarla sunar:

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

W&B Weave (CoreWeave Forge)

W&B Weave; artık CoreWeave'in Forge geliştirme paketinin bir parçası olan, LLM uygulamaları ve üretim yapay zeka ajanları için bir gözlemlenebilirlik ve değerlendirme platformudur. Weave; yayın öncesi değerlendirmeler, çalışma zamanı koruma rayı ve üretim izleme için aynı puanlayıcıları kullanır. Sorumlu yapay zeka yetenekleri şunlardır:

• Altyapı bağımsızlığı: SDK her framework ve her LLM ile çalışır; diğer bulutlardaki ve şirket içi iş yüklerine bağlanır.
• Ajan yerel izleme: Oturumları, sıraları, adımları, araç çağrılarını ve alt ajanları ayrı nesneler olarak günlüğe kaydeder. Çok ajanlı bir çalıştırma, yürütüldüğü sırayla incelenebilir.
• Güvenlik ve kalite puanlayıcıları: Toksisite, önyargı, PII ve halüsinasyon için yerleşik kontroller; özel puanlayıcılar ve NeMo ile Bedrock gibi üçüncü taraf koruma rayları desteği.
• Çalışma zamanı koruma rayı: Puanlayıcılar, girdileri prompt enjeksiyonuna karşı kontrol eder ve çıktılar döndürülmeden önce onları denetler. Başarısız bir kontrol, geliştirici tanımlı geri dönüş kodunu tetikler.
• Regresyon değerlendirmeleri: Yeni sürümler, yayınlanmadan önce üretim izleri üzerinde mevcut sürüme karşı puanlanır ve CoreWeave Registry'de bir geri alma kaydı tutulur.

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 enjeksiyonu ve çok turlu saldırılar gibi gelişmiş tehditleri engellemek için ajan niyetini anlar.
• Açıklanabilirlik kayıtları: Otonom eylemler için denetim izi sağlamak üzere ajan durumlarını ve yürütme komutlarını yakalar.

Açık kaynaklı 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: Diferansiyel gizlilik ile makine öğrenimi modellerini eğitmek için TensorFlow optimize edicilerinin uygulamalarını sunan bir Python kütüphanesi.
• TensorFlow Federated (TFF): Global bir modelin yerel verilerini paylaşmadan birden çok istemcide eğitildiği Federe Öğrenme (FL) alanında açık araştırma ve deneyimi desteklemek için tasarlanmıştır.
• Deon: Veri bilimi projelerine etik kontrol listesi eklenmesini sağlayan, etik hususları teşvik eden ve geliştiriciler için uygulanabilir hatırlatıcılar sunan bir komut satırı aracı.
• Opendp: Gizliliği koruyan hesaplamalar ve diferansiyel gizlilik uygulamaları oluşturmak için doğrulanmış istatistiksel algoritmalar sağlayan, Rust ile yazılmış (Python ve R bağlamalarıyla) topluluk odaklı modüler bir kütüphane.

Yapay zeka adaleti

Yapay zekada adalet; bireyleri ve grupları ayrımcılık, önyargı 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 geliştirilmiş açık kaynaklı bir araç seti.
• Fairlearn: Geliştiricilerin yapay zeka sistemlerinin adaletini değerlendirmesine ve belirlenen önyargıları azaltmasına yardımcı olan; hem azaltma algoritmaları hem de model değerlendirmesi için metrikler sunan bir Python paketi.
• Responsible AI Toolbox: Yapay zeka modellerini ve verilerini keşfetmek ve değerlendirmek için arayüzler sağlayan, güvenli ve etik bir şekilde yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştıran Microsoft tarafından sunulan bir araç paketi.
• 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 önyargısız kalmasını sağlamak için veri sapmasını, anomalileri 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 keşfetmeye ve doğrulamaya yönelik bir kütüphane.
• Evidently: Veri sapmasını, hedef sapmasını ve performans bozulmasını tespit ederek ML modellerini ve veri kalitesini değerlendiren, test eden ve izleyen açık kaynaklı bir Python kütüphanesi.
• FG Data Profiling: Pandas ve Spark DataFrames için tek satır kodla keşifsel analiz ve veri kalitesi raporları üreten açık kaynaklı bir araç (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 kütüphanesi.

Model sağlamlığı

Model sağlamlığı; yapay zeka sistemlerinin beklenmedik koşullar, kasıtlı manipülasyon veya çekişmeli saldırılar altında güvenilir şekilde çalışmasını sağlar.

• TextAttack: NLP'de çekişmeli saldırılar, eğitim ve veri artırma için bir Python framework'ü olup NLP modellerinin sağlamlığını test etme ve geliştirme sürecini kolaylaştırır.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Geliştiriciler ve araştırmacıların, kaçırma, zehirleme ve çıkarma gibi çekişmeli tehditlere karşı makine öğrenimi modellerini değerlendirmesi, savunması ve sertifikalandırması için araçlar sunan bir Python kütüphanesi.
• Garak: LLM'lerde güvenlik açıkları ve prompt enjeksiyonu kusurlarını bulmak için otomatik bir kırmızı ekip aracı olarak çalışan, Nvidia destekli açık kaynaklı bir üretken yapay zeka güvenlik açığı tarayıcısı.
• Promptfoo: Uygulama geliştiricilerin LLM girdilerini, prompt'larını ve çıktılarını kırmızı ekip testinden geçirmesi, benchmark etmesi ve güvence altına alması için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir test ve değerlendirme framework'ü.

Yapay zeka ajanı yönetişimi

Yapay zeka ajanı 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): Ajan temelli yapay zeka uygulamalarına yönelik OWASP Top 10 risklerini ele almak için 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; denetim zincirlerini ve 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 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 güvenlik

Sistem güvenliği ve güvenliği; tehlikeli içeriği engellemek, veri sızıntılarını önlemek ve istismarı durdurmak için yapay zeka modelleri çevresinde altyapı düzeyinde filtreler ve gerçek zamanlı koruma rayı oluşturur.

• Llama Guard (Meta): Toksik, güvenli olmayan veya politika ihlali yapan prompt'ları ve tamamlamaları tespit ederek içerik filtrelemek için tasarlanmış, açık ağırlıklı LLM tabanlı koruma sınıflandırıcıları ailesidir.
• Guardrails AI: Yapılandırılmış çıktıları güvence altına almak, 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 enjeksiyonlarını engellemek için programlanabilir konuşma kısıtları ("raylar") eklemesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir araç seti.

Sorumlu yapay zeka nedir?

Sorumlu yapay zeka olarak da bilinen yapay zekanın 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?

Son istatistiklerin gösterdiği gibi:

• Ticari kurumsal uygulamaların %90'ı gelecek yıl 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 zekanın 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 kırılganlık.
• 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 tüm kuruluş genelinde 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

Daha fazla okuma

Üretken yapay zeka risklerini azaltmak için aşağıdakiler gibi diğer araçları ve uygulamaları öğrenin:

• LLM güvenlik araçları
• Gizlilik artıran teknolojiler
• LLMOps araçları
• MLOps araçları
• Yapay zeka yönetişimi 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 Kütüphanelerini Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/responsible-ai-platform}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Ekim 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