Google​ ​安全​ AI ​架構 (SAIF)

Google 迫切​希望​以​負責任​的​方式​打造​ AI ​技術，​並​期​待​能​讓​業界​各​方​加入​我們​的​行列。​我們​在​ 2​01​8 年​發布 AI ​開發​原則 ，​說明​ ​Google ​致力​用​安全且​負責任​的​方式​打造​ AI ​技術，​並​堅持​以​高標準​追求​科學​卓越。​負責任​的​ A​I ​技術​為​主要​核心，​涵蓋​「公平性」、​「可​解釋性」、​「安全性」​和​「隱私權」​等​諸​多​面向，​是​ Google ​開發旗​下 AI ​技術​產品​時​秉持​的​原則。

我們​希望​打造​全​方​位​標準化​做法，​將​隱私​與​安全​防護​措施​整合​至​採用​機器​學習​技術​的​應用​程式，​因此​設計出 ​SA​IF。​這​與​負責任​ AI ​技術​的​「安全性」​和​「隱私權」​方​向​吻合。​SAI​F ​可確保​採用​機器​學習​技術​的​應用​程式​以​負責任​的​方式​開發​而​成，​並​能​持續​因應​不斷​演進​的​威脅​形式​和​使用​者​期望。

Google​ 長​久​以來​一直​提倡​負責任​的​ A​I ​技術​及​促進​網路​安全​發展，​多年​來​也​持續​將​安全性​最佳​做法​應​用於​ A​I ​創新​技術。​我們​根據​自身​經驗，​以及​我們​制定​及​採用​的​最佳​做法，​設計​了​安全​ AI ​架構，​反映出​ Google ​在​打造​採用​機器​學習​和​生​成式​ AI ​技術​的​應用​程式​時，​也​致力​導入​永續且​可​擴充​的​回應​式​隱私​與​安全​防護​措施。​我們​會​持續​改進​及​擴充 ​SAIF​ 來​因應​新興威脅、​瞬息萬變​的​大​環境，​以及​ A​I ​領域​的​最​新​發展。

請​參閱​導入 SAI​F ​架構​的 快速​指南 ：

• 步驟 ​1 ​-​ 瞭解用​途
  
  • 瞭解​要​透過​ AI ​解決​的​特定​業務​問題，​以及​訓練​模型​所​需​的​資料，​進而​決定​導入 SAI​F 所​需​採用​的​政策、​規範​和​控管​功能。
• 步驟 ​2 ​-​ 籌組團隊
  
  • 如​同​傳統​系統，​打造​及​部署​ AI ​系統​需要​跨​領域​人員​的​配合。
  • AI ​系統​往​往複雜​又​難​以​理解、​包含​大量​移動式​元件、​仰賴​許多​資料​和​資源、​可​套用​根據​判斷​結果​產生​的​決定，​並​可能​會​產生令​人​反感、​有害，​或加深刻板​印象​或​社會​偏見​的​新​內容。
  • 組​建​適當​的​跨部​門團隊，​確保團​隊​從​一​開始​就​將​安全性、​隱私權、​風險​和​法規遵循納入​考量。

• 步驟 ​3 ​-​ 瞭解 A​I ​的​基本​概念​以利確立​基準

  • 當團隊​開始​評估​業務​用途，​以及​各​種​不斷​演進​的​複雜​問題、​風險​和​適用​安全​控管功​能​時，​相關​人員​必須​瞭解 AI 模型​開​發生​命​週期​的​基礎​知識 ，​以及​各​種​模型​方法​的​設計​和​邏輯，​包括​功能、​好處​及​限制。

• 步驟 ​4 ​-​ 實踐 SAI​F ​六​大​核心​元素

  • 這些​元素​可​適時​實行，​沒有​順序​限制。

請​密切​留意​相關​消息！Google 會​持續​打造​並​分享​安全​ AI ​架構​的​相關​資源、​指南​和​工具，​以及​其他​開發​ ​AI ​應​用​程式​的​最佳​做法。