Secure AI Framework (SAIF) Google

Google telah berkomitmen untuk membangun AI secara bertanggung jawab dan mendukung berbagai pihak untuk melakukan hal yang sama. Prinsip AI kami, yang dipublikasikan pada tahun 2018, memaparkan komitmen kami untuk mengembangkan teknologi secara bertanggung jawab dan melalui prosedur yang memprioritaskan keamanan, mendorong akuntabilitas, dan menjunjung standar kualitas ilmiah yang tinggi. Responsible AI adalah pendekatan menyeluruh kami yang mencakup sejumlah dimensi, seperti "Keadilan", "Penafsiran", "Keamanan", dan "Privasi", yang memandu semua pengembangan produk AI Google.

SAIF adalah framework yang kami gunakan untuk membuat pendekatan terstandardisasi dan holistik untuk mengintegrasikan prosedur keamanan dan privasi ke dalam aplikasi yang didukung Machine Learning (ML). SAIF selaras dengan dimensi "Keamanan" dan "Privasi" dalam pendekatan kami untuk mengembangkan AI secara bertanggung jawab. SAIF memastikan bahwa aplikasi yang didukung ML dikembangkan secara bertanggung jawab dengan mempertimbangkan berbagai ancaman yang berkembang dan ekspektasi pengguna.

Google memiliki sejarah panjang dalam mendorong pengembangan responsible AI dan pengamanan cyber. Kami juga telah memetakan praktik terbaik keamanan ke dalam inovasi AI selama bertahun-tahun. Secure AI Framework dikembangkan berdasarkan akumulasi pengalaman dan praktik terbaik yang telah kami kembangkan dan terapkan. Framework ini juga mencerminkan pendekatan Google dalam mengembangkan ML dan aplikasi yang didukung AI generatif, dengan perlindungan yang responsif, berkelanjutan, dan skalabel untuk menjaga keamanan dan privasi. Kami akan terus mengembangkan dan membangun SAIF untuk mengatasi berbagai risiko baru, perubahan kondisi, dan kemajuan dalam AI.

Lihat panduan singkat kami untuk menerapkan framework SAIF:

• Langkah 1 - Pahami penggunaannya
  
  • Memahami masalah bisnis tertentu yang akan ditangani oleh AI serta data yang diperlukan untuk melatih model akan membantu meningkatkan kualitas kebijakan, protokol, dan kontrol yang perlu diterapkan sebagai bagian dari SAIF.
• Langkah 2 - Bentuk tim
  
  • Sama seperti sistem tradisional, mengembangkan dan men-deploy sistem AI membutuhkan upaya multidisiplin.
  • Sistem AI sering kali rumit dan sulit dipahami, mencakup  banyak komponen yang kompleks, bergantung pada data dalam jumlah besar, dan membutuhkan banyak sumber daya. Sistem AI juga dapat digunakan untuk menerapkan keputusan berbasis interpretasi dan dapat menghasilkan konten baru yang mungkin menyinggung, berbahaya, atau dapat melanggengkan stereotipe dan bias sosial.
  • Bentuk tim lintas fungsi yang tepat untuk memastikan aspek keamanan, privasi, risiko, dan kepatuhan telah dipertimbangkan sejak awal.

• Langkah 3 - Samakan pemahaman dasar tentang AI

  • Saat tim mulai mengevaluasi penggunaan AI untuk bisnis, mereka akan menghadapi berbagai kompleksitas, risiko, dan kontrol keamanan yang berlaku dan terus berkembang. Penting bagi semua pihak yang terlibat untuk memahami dasar-dasar siklus proses pengembangan model AI , desain dan logika metodologi model, termasuk kemampuan, manfaat, dan batasannya.

• Langkah 4 - Terapkan enam elemen inti SAIF

  • Elemen ini tidak dimaksudkan untuk diterapkan secara berurutan.

Nantikan kabar terbarunya. Google akan terus membangun dan membagikan referensi, panduan, dan alat Secure AI Framework, beserta praktik terbaik lainnya dalam pengembangan aplikasi AI.