Google's Secure AI Framework (SAIF)
आने वाले समय में AI और खासकर Generative AI की संभावनाएं बहुत ज़्यादा हैं. हम जैसे-जैसे विकास कर रहे हैं, वैसे-वैसे इंडस्ट्री को सुरक्षा के उन स्टैंडर्ड की ज़रूरत है जिनकी मदद से ज़िम्मेदार तरीके से AI बनाया जा सके और उसका इस्तेमाल किया जा सके. इसलिए, हम लाए हैं Secure AI Framework (SAIF), AI सिस्टम को सुरक्षित करने का फ़्रेमवर्क.
SAIF को सुरक्षा से जुड़े पेशेवर लोगों की सबसे बड़ी परेशानियों को हल करने के लिए बनाया गया है. जैसे, AI/ML मॉडल रिस्क मैनेजमेंट, सुरक्षा, और निजता. SAIF, यह पक्का करने में मदद करता है कि जब AI मॉडल लागू किए जाएं, तो वे डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षित हों.
सरकारों, कारोबारों, और संगठनों के लिए SAIF ईकोसिस्टम बनाने की दिशा में उठाए गए पहले कदम को शेयर करते हुए हमें बहुत खुशी हो रही है. इससे AI के सुरक्षित डिप्लॉयमेंट का ऐसा फ़्रेमवर्क बनाया जा सकेगा जो सभी के लिए काम करेगा.
सरकारों और संगठनों को SAIF का ऐक्सेस देना
AI से जुड़े सुरक्षा जोखिमों को कम करने के लिए, हम सरकारों और संगठनों के साथ मिलकर काम करते हैं. नीति बनाने वालों और NIST जैसे मानक संगठनों के साथ किए गए कामों की वजह से हमें कानूनी फ़्रेमवर्क को बेहतर बनाने में मदद मिलती है. हमने AI सिस्टम की सुरक्षा के लिए SAIF की भूमिका को हाल ही में हाइलाइट किया था. यह व्हाइट हाउस के AI से जुड़ी जवाबदेही के मुताबिक है.
इंडस्ट्री के सहयोगियों की मदद से SAIF की पहुंच बढ़ाना
हम SAIF के लिए सपोर्ट जुटाने के लिए, पार्टनर और ग्राहकों के साथ मिलकर काम कर रहे हैं. साथ ही, पेशेवरों के साथ मिलकर SAIF पर वर्कशॉप कर रहे हैं, ताकि लोगों को इसके बारे में ज़्यादा जानकारी मिल सके. इसके अलावा, हम AI की सुरक्षा के लिए ज़रूरी सबसे सही तरीके भी पब्लिश कर रहे हैं. यह बताने के लिए कि संगठन, सुरक्षा से जुड़ी चुनौतियों के लिए AI का इस्तेमाल कैसे कर सकते हैं, हमने Deloitte के साथ whitepaper पर पार्टनरशिप की है.
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Android: सुरक्षित तरीके से डेवलप करने के निर्देश
Android की जोखिम की आशंका की रीयल-टाइम चेतावनियों की मदद से, अपने संगठन को सुरक्षित करें और ML code को सुरक्षित तरीके से डेवलप करने के निर्देशों का पालन करें.
SAIF और ज़िम्मेदार एआई कैसे एक-दूसरे से जुड़े हैं?
Google के मुताबिक, यह ज़रूरी है कि एआई को ज़िम्मेदारी के साथ बनाया जाए और ऐसा करने में दूसरों की मदद की जा सके. साल 2018 में पब्लिश हुए हमारे एआई से जुड़े सिद्धांतों में एआई को पूरी ज़िम्मेदारी के साथ डेवलप करने की हमारी प्रतिबद्धता को बताया गया है, ताकि उसका इस्तेमाल सुरक्षा के लिए हो, उसकी ज़िम्मेदारी तय हो, और वह सही और सटीक वैज्ञानिक मानकों का पालन करे. ज़िम्मेदारी से डेवलप किया गया एआई, हमारी व्यापक तौर पर लागू होने वाली टेक्नोलॉजी है, जिसके कई पहलू हैं. जैसे, ‘निष्पक्षता’, ‘समझ में आने लायक’, ‘सुरक्षा’ और ‘निजता’. Google के सभी एआई प्रॉडक्ट बनाने में इन सभी पहलुओं का ध्यान रखा जाता है.
SAIF हमारा ऐसा फ़्रेमवर्क है जिसमें मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन में सुरक्षा और निजता को शामिल करने के स्टैंडर्ड और असरदार तरीकों को बनाया जाता है. यह ज़िम्मेदार तरीके से एआई बनाने के आयामों, ‘सुरक्षा’ और ‘निजता’ के साथ काम करता है. SAIF यह पक्का करता है कि मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन, ज़िम्मेदारी के साथ बनाए जाएं. इसके लिए वह आने वाले नए खतरों और लोगों की उम्मीदों का ध्यान रखता है.
Google, SAIF का इस्तेमाल कैसे कर रहा है?
Google के पास ज़िम्मेदार एआई और सायबर सुरक्षा को विकसित करने का लंबा इतिहास है. हम कई सालों से नए एआई इनोवेशन के लिए सुरक्षा के सबसे सही तरीके तैयार कर रहे हैं. हमारा Secure AI Framework, हमारे अनुभवों से और सबसे सही तरीकों को बनाने और उन्हें लागू करने के बाद तैयार किया गया है. यह मशीन लर्निंग और जेन एआई का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को बनाने के Google के तरीके को दिखाता है. इसमें सुरक्षा और निजता के लिए, रिस्पॉन्सिव, ईको-फ़्रेंडली, और बढ़ाने लायक सुरक्षा के लेवल शामिल हैं. नए जोखिमों, बदलती ज़रूरतों, और एआई के विकास को देखते हुए, हम SAIF को बनाना और बेहतर करना जारी रखेंगे.
पेशेवर लोग इस फ़्रेमवर्क को कैसे लागू कर सकते हैं?
SAIF को लागू करने की हमारी आसान गाइड देखें:
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पहला चरण - इसके इस्तेमाल को समझें
- यह समझना ज़रूरी है कि एआई, कारोबार की किस समस्या को ठीक कर सकता है और उसको ट्रेनिंग देने के लिए किस तरह का डेटा ज़रूरी है. इससे, SAIF के तहत तैयार की जाने वाली नीति, प्रोटोकॉल, और कंट्रोल तय करने में मदद मिलेगी.
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दूसरा चरण - टीम बनाएं
- पारंपरिक सिस्टम की तरह ही एआई सिस्टम को बनाने और उन्हें लागू करने के लिए कई पहलुओं पर काम करना पड़ता है.
- एआई सिस्टम, अक्सर जटिल होने के साथ-साथ पारदर्शी नहीं होते हैं. साथ ही, यह अलग-अलग तरह के नतीजे देते हैं, बड़ी मात्रा में डेटा पर निर्भर होते हैं, और संसाधनों का ज़्यादा इस्तेमाल करते हैं. ये सिस्टम तर्कों पर आधारित फ़ैसलों को लागू करने के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं. हालांकि, ये ऐसा कॉन्टेंट भी बना सकते हैं जो आपत्तिजनक हो, खतरनाक हो या रूढ़िवादी विचारों और सामाजिक पक्षपातों को बढ़ावा देता हो.
- एक ऐसी टीम बनाएं जो यह पक्का करे कि सुरक्षा, निजता, जोखिम, और अनुपालन से जुड़े उपाय फ़्रेमवर्क में शुरू से ही शामिल हों.
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तीसरा चरण - एआई प्राइमर के मुताबिक लेवल सेट करें
- समय के साथ टीम कारोबार में एआई के इस्तेमाल, मौजूदा और नई जटिलताओं, जोखिमों, और सुरक्षा कंट्रोल का आकलन करती रहेगी. ऐसे में यह ज़रूरी है कि इस काम से जुड़े सभी पक्ष, एआई मॉडल को बनाने की पूरी प्रक्रिया की बुनियादी बातें समझें. साथ ही, इसे बनाने में इस्तेमाल किए गए तरीकों के डिज़ाइन और तर्क को समझें. इसमें क्षमता, खूबियों, और सीमाओं से जुड़े पहलू भी शामिल हैं.
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चौथा चरण - SAIF के छह मुख्य एलिमेंट लागू करें (इन्हें ऊपर बताया गया है)
- ऐसा ज़रूरी नहीं है कि जिस क्रम में इन एलिमेंट के बारे में बताया गया है उसी क्रम में इन्हें लागू किया जाए.
मुझे SAIF के बारे में ज़्यादा जानकारी कहां से मिल सकती है और इसे अपने कारोबार या इकाई पर कैसे लागू किया जा सकता है?
हमारे साथ बने रहें! Google, Secure AI Framework के संसाधनों, दिशा-निर्देश, और टूल बनाने के साथ-साथ, उन्हें आपके साथ शेयर करता रहेगा. यही नहीं, एआई ऐप्लिकेशन को बनाने और उसे इस्तेमाल करने के सबसे सही तरीके की जानकारी भी आपसे शेयर की जाती रहेगी.
हम AI के सिद्धांत बनाने वाली पहली कंपनियों में से एक हैं और हमने ज़िम्मेदार AI का स्टैंडर्ड भी सेट किया है. इससे हमें सुरक्षा के लिए प्रॉडक्ट बनाने में मदद मिलती है. हमने सुरक्षा के मानकों को ऊंचे स्तर तक बढ़ाने के लिए, इंडस्ट्री फ़्रेमवर्क की पैरवी की और उन्हें बनाया भी. हमने सीखा कि इस काम को आगे बढ़ाने के लिए समुदायर बनाना, लंबे समय में सफलता पाने के लिए ज़रूरी है. इसलिए हम, सबके लिए SAIF समुदाय बनाकर बहुत खुश हैं.