Ang Secure AI Framework ng Google (SAIF)

Inaatasan ang Google na bumuo ng AI sa responsableng paraan, at bigyan ang kakayahan ang iba na gawin din ito. Inilalarawan ng aming Mga Panuntunan sa AI , na na-publish noong 2018, ang pangako naming mag-develop ng teknolohiya sa paraang responsable at may pangunahing pagsasaalang-alang sa kaligtasan, nagbibigay-daan sa pananagutan, at nagtataguyod sa matataas na pamantayan ng husay sa agham. Ang Responsableng AI ang pangkalahatang diskarte namin na may ilang dimensyon tulad ng “Pagiging Patas,” “Kakayahang Mabigyang-kahulugan,” “Seguridad,” at “Privacy” na gumagabay sa lahat ng pag-develop ng Google ng AI na produkto.

Ang SAIF ang framework namin sa paggawa ng naka-standardize at pangkalahatang diskarte sa pag-integrate ng mga hakbang sa seguridad at privacy sa mga application na pinapagana ng ML. Nakaayon ito sa mga dimensyong “Seguridad” at “Privacy” ng responsableng pagbuo ng AI. Tinitiyak ng SAIF na dine-develop ang mga application na pinapagana ng ML sa responsableng paraan, nang may pagsasaalang-alang sa mga nagbabago-bagong panganib at inaasahan ng user.

May mahabang kasaysayan ang Google sa pagsusulong ng responsableng pag-develop ng AI at cybersecurity, at ilang taon na naming inilalapat ang pinakamahuhusay na kagawian sa seguridad sa mga inobasyon sa AI. Produkto ng napakaraming karanasan at pinakamahusay na kagawian na binuo at ipinapatupad na namin ang aming Secure AI Framework, at ipinapakita nito ang diskarte ng Google sa pagbuo ng mga app na pinapagana ng ML at generative AI nang may mga responsive, sustainable, at naa-upgrade na proteksyon para sa seguridad at privacy. Patuloy naming papaunlarin at itataguyod ang SAIF para matugunan ang mga bagong panganib, nagbabagong kapaligiran, at bagong inobasyon sa AI.

Tingnan ang aming maikling gabay sa pagpapatupad ng SAIF framework:

• Hakbang 1 - Unawain ang paggamit
  
  • Kapag nauunawaan ang partikular na problema sa negosyo na lulutasin ng AI at ang data na kailangan para i-train ang modelo, maibabatay rito ang patakaran, mga protocol, at mga kontrol na kailangang ipatupad bilang bahagi ng SAIF.
• Hakbang 2 - Buuin ang team
  
  • Mga pagsisikap na nauugnay sa maraming larangan ang pagbuo at pag-deploy ng mga AI system, gaya rin ng mga tradisyonal na system.
  • Ang mga AI system ay kadalasang kumplikado at hindi madaling maunawaan, maraming gumagalaw na bahagi, umaasa sa napakaraming data, nangangailangan ng maraming resource, magagamit para magsagawa ng mga desisyon ayon sa pagpapasya, at makakabuo ng walang-katulad na content na puwedeng maging nakakapanakit, maging mapanganib, o makapagsulong ng mga stereotype at bias sa lipunan.
  • Itaguyod ang tamang cross-functional team para matiyak na sa simula pa lang ay magsasama na ng mga pagsasaalang-alang sa seguridad, privacy, panganib, at pagsunod.

• Hakbang 3 - Magtakda ng level sa pamamagitan ng primer sa AI

  • Habang tinatahak ng mga team sa pagsuri sa paggamit ng AI sa negosyo, at ang iba't ibang pagbago-bagong kontrol sa kumplikasyon, panganib, at seguridad na nalalapat, mahalagang maunawaan ng lahat ng partidong kasangkot ang mga pangunahing kaalaman tungkol sa life cycle ng pagbuo ng modelo ng AI , disenyo at logic ng mga pamamaraan ng modelo, kabilang ang mga kakayahan, kagandahan, at limitasyon.

• Step 4 - Ilapat ang anim na pangunahing salik ng SAIF

  • Hindi nilalayong ilapat ang mga salik na ito ayon sa pagkakasunod-sunod.

Manatiling nakaantabay! Magpapatuloy ang Google sa pagbuo at pagbabahagi ng mga resource, gabay, at tool sa Secure AI Framework, kasama ng iba pang pinakamahusay na kagawian sa pag-develop ng AI application.