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将负责任的人工智能纳入生成式人工智能项目优先级

2025年10月23日 20:51 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了公司如何系统地将负责任的人工智能实践纳入其生成式人工智能项目优先级排序方法中，以更好地根据成本评估业务价值，同时解决幻觉和监管合规等新风险。这篇文章通过一个实际的例子展示了如何进行预先负责任的人工智能风险评估，通过揭示影响整体项目复杂性和时间表的大量缓解工作来显着改变项目排名。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在过去的两年里，公司越来越需要开发生成式人工智能的项目优先级方法。不乏需要考虑的生成式人工智能用例。相反，公司希望根据成本、工作水平和其他问题来评估大量潜在的生成式人工智能项目的商业价值。与其他领域相比，生成式人工智能的一个新问题是考虑诸如幻觉、生成式人工智能代理做出错误决策，然后通过工具调用下游系统来执行这些决策，以及应对快速变化的监管环境等问题。在这篇文章中，我们描述了如何将负责任的 AI 实践纳入优先级划分方法中，以系统地解决这些类型的问题。 负责任的 AI 概述 AWS 架构完善的框架将负责任的 AI 定义为“设计、开发和使用 AI 技术的实践，其目标是实现利益最大化和风险最小化”。 AWS 负责任的人工智能框架首先定义了负责任的人工智能的八个维度：公平性、可解释性、隐私和安全性、安全性、可控性、真实性和鲁棒性、治理和透明度。在开发生命周期的关键点，生成式人工智能团队应考虑每个维度可能造成的危害或风险（固有风险和残余风险），实施风险缓解措施，并持续监控风险。负责任的人工智能适用于整个开发生命周期，应在初始项目优先级确定过程中予以考虑。对于生成式人工智能项目来说尤其如此，因为该项目需要考虑新类型的风险，并且缓解措施可能没有得到很好的理解或研究。预先考虑负责任的人工智能可以更准确地了解项目风险和缓解工作量，并减少在开发生命周期后期发现风险时进行代价高昂的返工的可能性。除了由于 rew 而可能延迟的项目
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