Google 安全 AI 框架
(SAIF)
AI 潛力驚人,當中生成式 AI 更加蘊藏無限可能。科技日新月異,我們需要為業界制定安全標準,以負責任方式研發和部署 AI 技術。因此我們推出「安全 AI 框架 (SAIF)」,務求透過這個概念框架保障 AI 系統安全。
SAIF六大核心元素
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為 AI 生態系統奠下穩建的安全基礎
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擴大偵測和應變範圍,協助機構應對 AI 相關威脅
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透過自動防禦機制應對現有和新興威脅
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統一平台控制措施,保障整個機構安全
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調整控制項來改善防護措施,並加快 AI 部署過程中的反饋循環
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釐清 AI 系統對業務流程的風險
締造更安全的生態系統
其他資源
常見問題
關於 SAIF
Google 長久以來一直提倡以負責任方式開發 AI,同時促進網絡安全發展;多年來我們亦致力研究如何將安全保障的最佳做法應用至 AI 創新技術。我們根據過去豐富經驗,並借鑒已制定和應用的最佳做法,開發出「安全 AI 框架」,以體現 Google 在開發採用機器學習和生成式 AI 的應用程式時,亦不忘加入可靈活應對不同威脅,而且可持續和可擴充的安全和私隱保障功能。我們會繼續改進和開發 SAIF,以應對各類新威脅、瞬息萬變的環境和 AI 技術發展。
請參閱我們的 快速指南 ,瞭解如何應用 SAIF 框架:
- 第 1 步 - 認識框架用途
- 認識 AI 可解決哪些特定業務問題,以及訓練模型所需的資料,從而瞭解應用 SAIF 需採用哪些政策、通訊協定和控制措施。
- 第 2 步 - 組織團隊
- 就如傳統系統一樣,開發和部署 AI 系統需要跨領域團隊合作。
- AI 系統往往複雜難明、需使用大量移動組件、依賴龐大的資料量、耗用大量資源、可用來判斷對錯好壞,並能生成新穎但可能令人反感、有害,或者會加深成見或社會偏見的內容。
- 籌組跨部門團隊時,必須以安全、私隱、風險和合規情況作為優先考慮。
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第 3 步 - 確立使用範圍前先瞭解 AI 基本知識
- 團隊在評估 AI 的業務用途、瞬息萬變的各類複雜問題、相關風險及適用的安全措施時,所有相關人員必須瞭解 AI 模型開發生命週期的基本知識 ,以及各種模型研究方法的設計概念和邏輯,包括功能、好處和限制。
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第 4 步 - 實踐 SAIF 六大核心元素
- 這些元素不必依時間順序實踐。
請密切留意最新消息!Google 將繼續制定和分享有關「安全 AI 框架」的資源、指南和工具,以及其他有關 AI 應用程式開發的最佳做法。