20+ Sorumlu Yapay Zeka Platformunu & Kütüphanesini Karşılaştırın

Sorumlu yapay zeka platform pazarı iki tür yazılımı içerir:
kurumsal sorumlu yapay zeka platformları ve açık kaynak sorumlu yapay zeka çerçeveleri 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 çerçeveyi ifade eder. Veri yönetişiminin geniş bir uygulaması, makine öğrenimi veri yönetişimi olarak adlandırılan makine öğrenimi 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
• 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 istihbarat platformudur. Aşağıdakileri içeren yapay zeka odaklı veri istihbaratı yetenekleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Doğal dil erişimi, her beceri düzeyindeki kullanıcının verileri verimli 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 kümeleri için yapay zeka destekli veri zenginleştirme ve standardizasyon.
• IBM Sovereign Core aracılığıyla yapay zeka veri egemenliği ve güvenliği, düzenlenmiş ortamlarda hassas veriler üzerinde şirket içi ve bulut kontrolü sağlayarak işletmelere ve hükümetlere sunar

Snowflake

Snowflake, veri depolama, işleme ve analitiği için bulut tabanlı bir veri platformudur ve işletmelerin verilerini verimli bir şekilde yönetmelerine ve kullanmalarına yardımcı olur. Sorumlu yapay zeka yaklaşımı, yapay zeka uygulamalarının güvenli, çeşitliliğe sahip ve iyi yönetişime sahip bir veri temeli üzerine inşa edilmesini sağlayarak veri güvenliğini, çeşitliliği ve organizasyonel olgunluğu vurgular. Ayrıca, Snowflake, kuruluşlar genelinde sorumlu yapay zeka kullanımını teşvik etmek için veri okuryazarlığını ve işlevler arası işbirliğini 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.

• Ajan tehdit tespiti: Ortaya çıkan yapay zeka kaynaklı siber riskleri belirlemek için Anthropic’in Claude modelleri tarafından desteklenen otonom tespit ve yanıt ajanlarını devreye alır.
• 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 düzenlemelerine olanak tanıyan otonom bir yapay zeka platformudur.

• Sonuç odaklı yürütme: Doğal dil isteklerini otomatik olarak yorumlayabilen ve karmaşık arka uç iş akışlarını yürütebilen yapay zeka ajanlarına veri varlıklarını bağlar.
• Yönetişimli ortam 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 uygun yapay zeka sistemleri dağıtmasına yardımcı olur.

Claude

Claude, işletmelerin şeffaflık ve güvenlikle sorumlu yapay zeka sistemleri oluşturmasına olanak tanıyan gelişmiş bir yapay zeka asistanı ve yönetişim platformudur. Şunlar aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Yapay zeka model çıktılarını değerlendirmek ve potansiyel riskleri belirlemek için gelişmiş muhakeme ve analiz yetenekleri
• Kurumsal değerlerle uyumlu güvenli ve etik davranışı yönlendiren 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 takım desteği

Credo AI

Credo AI, 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. Teknik kanıtları kullanıcı dostu belgelere dönüştürerek, model kartları, denetim raporları, risk ve uyumluluk raporları ve açıklamalar oluşturarak yönetişim yapıtları oluşturun.
4. AB Yapay Zeka Yasası ve Kanada Veri ve Yapay Zeka Yasası gibi küresel düzenlemelere, iç politikalara ve endüstri standartlarına uygunluğu sağlayın.

Holistic AI

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

• Önyargı değerlendirmesi; yapay zeka sistemlerindeki önyargıları belirleyip azaltarak, eyleme dönüştürülebilir 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 yaparak ve teknik dokümantasyonun yasal standartlarla uyumlu olmasını sağlayarak.
• Proaktif risk yönetimi; düzenli raporlar alarak ve olumsuz etkiler için öz denetimler yaparak, aynı zamanda veri odaklı içgörüler kullanarak yapay zeka kullanımını optimize etmek ve stratejik kararları bilgilendirmek.

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 sunmasına yardımcı 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 tamamen yönetilen bir hizmet.
  • Koruma önlemleri: Kaçınılması gereken konuları belirleyerek ve kısıtlanmış 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 metrikleri temel alarak Temel Modelleri değerlendirir ve karşılaştırır.
• Amazon SageMaker üzerinde: Tahmine dayalı analitik, öneri sistemleri ve anomali tespiti gibi özelleştirilmiş makine öğrenimi görevleri için ideal olan, model oluşturma, eğitme ve dağıtma süreçlerini sunan bir makine öğrenimi platformu.
  • Clarify: Potansiyel önyargıyı tespit eder ve model tahminlerine ilişkin açıklamalar sunarak, adil ve bilinçli yapay zeka kararlarını sağlamak için şeffaflık ve içgörü sağlar.
  • 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 makine öğrenimi modellerini kontrol etmek ve izlemek için araçlar sunarak yönetişimi geliştirir.
• Amazon Augmented AI: İnsan yargısının gerektiği durumlarda gözetim sağlayarak makine öğrenimi 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 modellerini 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 koruması ve gizliliğin korunması için diferansiyel gizlilik ve federe öğrenme
• 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 ölçeklenebilir bir şekilde 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 performansı 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 projelerini oluşturan, dağıtan ve yöneten bir makine öğrenimi ve veri bilimi platformudur. Bu projelerde Sorumlu Yapay Zekayı, aşağıdaki birkaç önemli yetenek aracılığıyla destekleyebilir:

1. İleri istatistiksel analiz: Potansiyel önyargıları belirlemek ve ele almak için kapsamlı veri analizi yapmayı kolaylaştırır.
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 durum analizi sunar.
4. Veri gizliliği uyumluluğu: GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uyulmasını sağlar.
5. Model dokümantasyonu: Düzenleyici ve dahili amaçlar için ayrıntılı model dokümantasyonu oluşturulmasını otomatikleştirir.
6. Yönetişim araçları: Sorumlu Yapay Zeka uygulamaları ve düzenleyici gerekliliklerle uyumlu olacak şekilde 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 güvenliğini sağlar. Bu araçlar, belirlenimci 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. Şunlar aracılığıyla sorumlu yapay zeka 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, düşmanca saldırıların ve model bozulmasının otomatik tespiti
• Uyumluluk ve kurumsal hesap verebilirlik için yönetişim panoları ve denetim izleri.

Coralogix

Coralogix, uygulama ve yapay zeka sistem performansına ilişkin gerçek zamanlı içgörüler sağlayan, yapay zeka destekli bir gözlemlenebilirlik ve izleme platformudur. Şunlar aracılığıyla sorumlu yapay zeka gözetimi sunar:

• Olağandışı kalıpları ve potansiyel sorunları gerçek zamanlı olarak belirleyen otonom anomali tespit ajanları
• Üretim ortamlarında kapsamlı yapay zeka model 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 modelleri ve üretken yapay zeka sistemlerindeki sorunları belirlemek ve çözmek için tasarlanmış bir yapay zeka kalite ve gözlemlenebilirlik platformudur. Şunlar aracılığıyla sorumlu yapay zeka sunar:

• Halüsinasyon, önyargı ve zararlı içerik açısından model çıktılarını değerlendirmek için otomatik kalite puanlama ve test
• Tutarlı, güvenli yapay zeka davranışı sağlamak için veri sapması ve model performans 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 çerçeveleri

WitnessAI

WitnessAI, otonom ajan faaliyeti 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 enjeksiyonu 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 kaynak sorumlu yapay zeka araçları ve kütüphaneleri

Lütfen, güncel olmayan GitHub kütüphanelerinin aşağıdaki listeye dahil edilmediğini unutmayın.

Yapay zeka gizliliği

Bu kütüphaneler, etik olmayan uygulamalardan kaçınırken yapay zekanın meşru amaçlar için 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): Yerel verilerini paylaşmadan birden fazla istemci arasında global bir modelin eğitildiği Federe Öğrenme (FL) alanında açık araştırma ve denemeleri 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 onaylanmış istatistiksel algoritmalar sağlayan, Rust dilinde (Python ve R bağlamalarıyla) yazılmış, topluluk odaklı modüler bir kütüphane.

Yapay zeka adaleti

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

• AI Fairness 360: IBM'den, 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 değerlendirmelerine ve belirlenen önyargıları azaltmalarına yardımcı olan, hem azaltma algoritmaları hem de model değerlendirme için metrikler sunan bir Python paketi.
• Responsible AI Toolbox: Microsoft'tan, yapay zeka modellerini ve verilerini keşfetme ve değerlendirme için arayüzler sağlayan, yapay zeka sistemlerinin güvenli ve etik bir şekilde geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştıran 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, 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 makine öğrenimi 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 keşif analizi ve veri kalitesi raporları oluşturan açık kaynaklı bir araç (eski adıyla pandas-profiling, Veri Odaklı Yapay Zeka Topluluğu tarafından yönetilmektedir).
• Clean Lab: Makine öğrenimi model performansını ve sağlamlığını artırmak için veri kümelerindeki etiket hatalarını, aykırı değerleri ve gürültüyü otomatik olarak tespit edip düzelten, veri odaklı bir yapay zeka kütüphanesi.

Model sağlamlığı

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

• TextAttack: NLP modellerinin sağlamlığını test etme ve geliştirme sürecini kolaylaştıran, NLP'de düşmanca saldırılar, eğitim ve veri artırımı için bir Python çerçevesi.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Geliştiricilerin ve araştırmacıların, kaçırma, zehirleme ve çıkarma gibi düşmanca tehditlere karşı makine öğrenimi modellerini değerlendirmesi, savunması ve sertifikalandırması için araçlar sağlayan bir Python kütüphanesi.
• Garak: LLM'lerde güvenlik açıkları ve prompt enjeksiyonu kusurları 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'lerini ve çıktılarını kırmızı takım testine tabi tutması, kıyaslaması ve güvenli hale getirmesi için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir test ve değerlendirme çerçevesi.

Yapay zeka ajan yönetişimi

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

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): Ajan yapay zeka uygulamaları için OWASP İlk 10 riskini ele almak üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir çalışma zamanı güvenlik çerçevesidir. Eylemleri yürütmeden önce değerlendirmek için deterministik, milisaniyenin altında 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) sunar.
• Adrian: Ajan harekete geçmeden önce kötü niyetli araç kullanımını, politika sapmasını veya sınır dışına çıkma davranışını yakalamak için ajan günlüklerini ve muhakeme 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 & güvenlik

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

• Llama Guard (Meta): Toksik, güvensiz veya politika ihlali yapan prompt'leri ve tamamlamaları tespit ederek içeriği filtrelemek için tasarlanmış, 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 çerçeve.
• NeMo Guardrails (NVIDIA): Geliştiricilerin diyalog akışını yönlendirmek, konusal sınırları uygulamak ve prompt enjeksiyonlarını 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 olarak da bilinir ve şu ilkeleri uygulayarak yapay zeka çözümlerine güven inşa etmeyi ifade eder:

• Adalet
• Gizlilik
• Güvenlik ve emniyet
• 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 önümüzdeki yıl yapay zeka yeteneklerine sahip olacak.
• Önde gelen şirketlerin 10'da 9'u yapay zeka teknolojilerine yatırım yapıyor. ChatGPT’nin 2022'de piyasaya sürülmesinin ardından, işletmeler bir
• üretken yapay zeka geliştirme ilgisinde 97%'lik artış.
• Üretken yapay zeka stratejilerini desteklemek için makine öğrenimi pipeline benimsemesinde gözlemlenen 72%'lik artış.

Üretken yapay zeka ve LLM'lerin hızla benimsenmesi, şu 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 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 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

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 & 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 süreç madenciliği ve BT otomasyonuna 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