20'den Fazla Sorumlu Yapay Zeka Platformunu ve Kütüphanesini Karşılaştırın

Sorumlu yapay zeka platformu 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 metrikleri temel alarak 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 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 yoluyla yapay zeka modelleri için veri sahipliğini ve kontrolünü sağlayan birleşik bir veri ve yapay zeka platformudur. Databricks, aşağıdakileri içeren Sorumlu Yapay Zeka Test Framework'ü aracılığıyla sorumlu yapay zekayı sunar: 

• Güvenlik açıklarını tespit etmek için yapay zeka kırmızı takım testi
• Önyargı ve etik sorunlar için otomatik ve manuel inceleme
• Saldırılar altında model davranışını anlamak için jailbreak testi
• Yaşam döngüleri 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. Aşağıdakileri içeren yapay zeka odaklı veri zekası yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zekayı sunar:

• Doğal dil erişimi: her beceri seviyesinden kullanıcının verileri etkili bir şekilde araması ve kullanması için
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklar arasında otomatik veri keşfi ve kataloglama
• Köken, sınıflandırma ve etki analizi dahil olmak üzere veri yönetişimi ve kalite kontrolleri
• Tutarlı, kullanılabilir veri setleri için yapay zeka destekli veri zenginleştirme ve standardizasyon
• IBM Sovereign Core aracılığıyla yapay zeka veri egemenliği ve güvenliği, işletmelere ve hükümetlere düzenlemeye tabi ortamlarda hassas veriler üzerinde şirket içi ve bulut kontrolü sağlar

Snowflake

Snowflake, veri depolama, işleme ve analitiği 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 sağlamak için veri güvenliği, çeşitlilik ve kurumsal olgunluğu vurgular. Ayrıca, Snowflake, kuruluşlar genelinde sorumlu yapay zeka kullanımını teşvik etmek için veri okuryazarlığını ve işlevler arası işbirliğini destekler.

Veri platformlarında 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 kaynaklı siber riskleri belirlemek için Anthropic'in Claude modelleriyle güçlendirilmiş 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 mimarisini kullanır.

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 isteklerini otomatik olarak yorumlayabilen ve karmaşık arka plan iş akışlarını yürütebilen yapay zeka ajanlarına veri varlıklarını bağlar.
• Yönetilen ortamda yürütme: Tüm ajan eylemlerini tamamen Snowflake ortamı içinde yürütür ve veri eylemlerini mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine tabi tutar.

Yapay zeka yönetişim platformları

Yapay zeka yönetişim araçları, iş birimlerinin endüstri standartlarına uyan yapay zeka sistemlerini devreye almasına 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:

• Yapay zeka modeli çıktılarını değerlendirmek ve potansiyel riskleri belirlemek için gelişmiş akıl yürütme ve analiz yetenekleri
• Kurumsal değerlerle uyumlu güvenli ve etik davranışı yönlendiren Constitutional YZ 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 tespit etmek ve yapay zeka dayanıklılığını artırmak için sürekli değerlendirme ve kırmızı takım desteği

Credo YZ

Credo YZ, bir sorumlu yapay zeka yönetişim platformu, işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

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

Holistic YZ

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

• Önyargı değerlendirmesi: yapay zeka sistemlerindeki önyargıları belirleyip azaltarak, paydaşlarla paylaşılabilecek uygulanabilir stratejiler, sürekli destek ve kapsamlı denetim raporları sunarak.
• Uygunluk değerlendirmesi: Yapay Zeka Yasası gerekliliklerine göre yüksek riskli yapay zeka sistemlerini kataloglayıp doğrulayarak, azaltma stratejileriyle risk değerlendirmeleri yaparak ve teknik belgelerin yasal standartlarla uyumlu olmasını sağlayarak.
• Proaktif risk yönetimi: Olumsuz etkiler için düzenli raporlar alarak ve kendi kendine denetimler yaparak, veri odaklı içgörüleri yapay zeka kullanımını optimize etmek ve stratejik kararları bilgilendirmek için kullanarak.

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, uyum ekiplerinin Sorumlu Yapay Zeka sistemleri sunmasını desteklemek için tasarlanmış aşağıdaki gibi araçlar sağlar:

• Amazon Bedrock üzerinde: Veri hazırlama, model oluşturma veya altyapı yönetimi gerektirmeden yüksek performanslı temel modellere erişim sağlayarak üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini basitleştiren tamamen yönetilen bir hizmet.
  • Koruyucu Bariyerler: Kaçınılması gereken konuları belirleyerek ve kısıtlanmış sorguları ve yanıtları otomatik olarak tespit edip önleyerek üretken yapay zekada güvenlik önlemleri uygular.
  • Model Değerlendirme: Doğruluk ve güvenlik gibi özel metriklere dayalı olarak Temel Modelleri değerlendirir ve karşılaştırır, belirli kullanım durumları için en iyi modelin seçilmesine yardımcı olur.
• Amazon SageMaker üzerinde: Tahmine dayalı analitik, öneri sistemleri ve anomali tespiti gibi özelleştirilmiş ML görevleri için ideal olan model oluşturma, eğitim ve dağıtım süreçlerini sunan bir makine öğrenimi platformu.
  • Clarify: Potansiyel önyargıyı tespit eder ve model tahminlerinin açıklamalarını sunarak adil ve bilinçli yapay zeka kararları sağlamak için şeffaflık ve içgörüler sağlar.
  • Model Monitor: Yanlış tahminleri otomatik olarak tespit edip uyarı göndererek dağıtılan modelleri izler ve model kalitesini korur.
  • ML Yönetişimi: 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 YZ: İnsan yargısının gerekli olduğu durumlarda gözetim sağlayarak ML tahminlerinin insan tarafından incelenmesini kolaylaştırır.

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. Entegre sorumlu yapay zeka yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zekayı sunar; bunlar arasında şunlar bulunur:

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

Google Cloud Vertex YZ

Google Cloud Vertex YZ, işletmelerin yapay zeka modellerini ölçekli olarak sorumlu bir şekilde oluşturmasını, dağıtmasını ve yönetmesini sağlayan birleşik bir makine öğrenimi platformudur. Entegre yönetişim ve güvenlik özellikleri aracılığıyla sorumlu yapay zekayı sunar; bunlar arasında şunlar bulunur:

• Önyargı tespiti ve adalet değerlendirmesi için model değerlendirme ve test framework'leri
• Model tahminlerini yorumlamak ve karar verme süreçlerini anlamak için açıklanabilirlik araçları
• Üretimde performansı ve güvenliği sağlamak için model izleme ve sapma tespiti
• Kapsamlı yönetişim ve uyum 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 yetenekle destekleyebilir:

1. Gelişmiş istatistiksel analiz: Potansiyel önyargıları belirlemek ve ele almak için kapsamlı veri analizi sağlar.
2. Model adalet raporları: Önyargıyı ölçmek ve azaltmak için Demografik Eşitlik ve Eşitlenmiş Olasılıklar gibi metrikler sağlar.
3. Açıklanabilir Yapay Zeka: Şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlamak için satır düzeyinde açıklamalar ve “eğer” analizi sunar.
4. Veri gizliliği uyumu: GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uyumu sağlar.
5. Model belgelendirmesi: Düzenleyici ve dahili amaçlar için ayrıntılı model belgelerinin oluşturulmasını otomatikleştirir.
6. Yönetişim araçları: Sorumlu Yapay Zeka uygulamaları ve düzenleyici gerekliliklerle 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 güvenliğini sağlar. Bu araçlar, belirleyici olmayan, çok adımlı ajan iş akışlarının güvenlik ve uyum zorluklarını ele alır.

Arthur YZ

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

• Üretim ortamlarında model performansının, önyargısının ve sapmasının gerçek zamanlı izlenmesi
• Yapay zeka karar verme sürecini anlamak ve denetlemek için açıklanabilirlik ve şeffaflık araçları
• Adalet sorunlarının, karşıt saldırıların ve model bozulmasının otomatik tespiti
• Uyum 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 sağlar:

• Gerçek zamanlı olarak olağandışı kalıpları ve potansiyel sorunları belirleyen otonom anomali tespit ajanları
• Üretim ortamlarında kapsamlı yapay zeka modeli izleme ve performans takibi
• Yapay zeka sistem sorunlarını hızlı bir şekilde çözmek için uyarı ilişkilendirme 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 sistemlerinde 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 puanlaması ve testi
• Tutarlı, güvenli yapay zeka davranışı 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

WitnessAI 

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

• Veri akışı kontrolü: İç yapay zeka araçlarına hangi verilerin girdiğini düzenler ve ajanların kurumsal ortamlarda nasıl gezindiğini izler.
• Davranışsal politika uygulaması: Prompt injection ve çok turlu saldırılar gibi gelişmiş tehditleri çalışma zamanında 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, aşağıdaki listeden güncel olmayan GitHub kütüphanelerinin çıkarıldığını unutmayın.

Yapay zeka gizliliği

Bu kütüphaneler, etik olmayan uygulamalardan kaçınırken yapay zekanın meşru amaçlarla kullanılmasına odaklanır. Etik yapay zeka standartlarına bağlı kuruluşlar, uyumu 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 çok istemci arasında küresel bir modelin eğitildiği Federe Öğrenme (FL) alanında açık araştırma ve denemeyi desteklemek için tasarlanmıştır.
• Deon: Veri bilimi projelerine bir etik kontrol listesi eklenmesini sağlayan, etik hususları teşvik eden ve geliştiriciler için uygulanabilir hatırlatıcılar sağlayan bir komut satırı aracı.
• Opendp: Gizlilik koruyan hesaplamalar ve diferansiyel gizlilik uygulamaları oluşturmak için incelenmiş istatistiksel algoritmalar sağlayan, Rust (Python ve R bağlamalarıyla) ile yazılmış, topluluk odaklı modüler bir kütüphane.

Yapay Zeka Adaleti

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.

• YZ Fairness 360: Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için teknikler sunan IBM tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir araç seti.
• Fairlearn: Geliştiricilerin yapay zeka sistemlerinin adaletini değerlendirmelerine ve belirlenen önyargıları azaltmalarına yardımcı olan, hem azaltma algoritmaları hem de model değerlendirmesi için metrikler sunan bir Python paketi.
• Responsible YZ Toolbox: Güvenli ve etik bir şekilde yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırmak için yapay zeka modellerini ve verileri keşfetmek ve değerlendirmek için arayüzler sağlayan 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 sistemlerinin güvenilir ve tarafsız kalmasını sağlamak için veri sapması, anormallikler ve bozuk girdilerin belirlenmesine 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 bozulmasını 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 kalite raporları oluşturan açık kaynaklı bir araç (Veri Odaklı Yapay Zeka Topluluğu tarafından yönetilir, eski adıyla pandas-profiling).
• Clean Lab: ML model performansını ve dayanıklılığını artırmak için veri setlerindeki etiket hatalarını, aykırı değerleri ve gürültüyü otomatik olarak tespit eden ve düzelten veri odaklı bir yapay zeka kütüphanesi.

Model dayanıklılığı

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

• TextAttack: NLP'de karşıt saldırılar, eğitim ve veri artırma için, NLP modellerinin dayanıklılığını test etme ve geliştirme sürecini kolaylaştıran bir Python framework'ü.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Geliştiricilerin ve araştırmacıların, kaçınma, zehirleme ve çıkarma gibi karşıt tehditlere karşı makine öğrenimi modellerini değerlendirmesi, savunması ve sertifikalandırması için araçlar sağlayan bir Python kütüphanesi.
• Garak: LLM'lerdeki 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 tarayıcısı.
• Promptfoo: Uygulama geliştiricilerinin LLM girdilerini, prompt'ları ve çıktılarını kırmızı takım testine tabi tutması, karşılaştırması ve güvenliğini sağlaması 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 niyetli eylemler gerçekleştirmemesini sağlamak için yönetir ve izler.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): Ajanik yapay zeka uygulamaları için OWASP İlk 10 riski ele almak üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik framework'üdür. Yürütmeden önce eylemleri değerlendirmek için belirleyici, milisaniye altı politika uygulaması, hassas sistem araçlarını yetkisiz ajan çağrılarından korumak için ayrıcalık izolasyon halkaları ve denetim zincirlerini ve token bütçelerini izlemek için otomatik karar malzeme listesi (SBOM) içerir.
• Adrian: Ajan harekete geçmeden önce kötü niyetli araç kullanımı, politika sapması veya sınır dışı davranışı yakalamak için ajan günlüklerini ve akıl yürütme izlerini gerçek zamanlı olarak analiz eden açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik monitörü.
• VerifyWise: Kurumsal yapay zeka sistemleri için merkezi model envanterleri, uyum 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 koruyucu bariyerler oluşturur.

• Llama Guard (Meta): Toksik, güvensiz veya politika ihlal eden prompt'ları ve tamamlamaları tespit ederek içeriği filtrelemek için tasarlanmış açık ağırlıklı LLM tabanlı koruyucu sınıflandırıcılar ailesi.
• Guardrails YZ: Yapılandırılmış çıktıları sağlamak, 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 (“raylar”) eklemesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir araç seti.

Sorumlu yapay zeka nedir?

Yapay zekanın 4 yol gösterici ilkesi, sorumlu yapay zeka (YZ) olarak da bilinir ve aşağıdaki ilkeleri uygulayarak yapay zeka çözümlerine güven oluşturmayı 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 önümüzdeki yıl yapay zeka yeteneklerine sahip olacak.
• Önde gelen şirketlerin 10 tanesinden 9’u yapay zeka teknolojilerine yatırım yapıyor. ChatGPT'nin 2022'de piyasaya sürülmesinin ardından, işletmeler bir
• %97 artış üretken yapay zeka geliştirme ilgisinde.
• %72 artış, üretken yapay zeka stratejilerini desteklemek için makine öğrenimi pipeline benimsemesinde gözlemlendi.

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

• Güvenlik ve etik riskler: LLM güvenliği açıkları, üretken yapay zeka riskleri ve belgelenmiş yapay zeka önyargıları (ırkçılık, cinsiyetçilik, engelli ayrımcılığı ve yaş ayrımcılığı) konusunda artan savunmasızlık.
• Düzenleyici uyum: 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 kuruluş genelinde sorumlu yapay zeka ilkelerini tam olarak uygulamaktadır.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 bilgi

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

• 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'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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da endüstri analisti olup süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanmaktadır.

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