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Amazon Bedrock 中的自动推理检查如何转变生成式 AI 合规性
在这篇文章中，您将了解为什么概率 AI 验证在受监管行业中存在不足，以及自动推理检查如何使用形式验证来提供经过数学验证的结果。您还将看到六个行业的客户如何使用该技术来生成经过正式验证、可审计的人工智能输出，以及如何开始。
来源:亚马逊云科技 _机器学习受监管行业中的 jusCompliance 团队需要花费数周时间进行手动审核、聘请外部顾问，并且当 AI 输出缺乏正式证据时，仍然面临审计差距。Amazon Bedrock Guardrails 中的自动推理检查通过用数学验证取代概率性 AI 验证来解决这个问题，将 AI 生成的决策转变为可证明正确的、可审计的结果。
在这篇文章中，您将了解为什么概率 AI 验证在受监管行业中存在不足，以及自动推理检查如何使用形式验证来提供经过数学验证的结果。您还将看到六个行业的客户如何使用这项技术来生成经过正式验证、可审计的人工智能输出，以及如何开始。
合规性挑战
受监管的行业面临着高风险的合规挑战。医院遵守辐射安全法规。金融机构根据欧盟人工智能法案对人工智能风险进行分类。保险公司回答承保范围问题，错误的回答会带来监管后果。手动审核、昂贵的顾问和遗留流程无法扩展。
许多构建生成式 AI 或代理解决方案的团队都采用大型语言模型 (LLM) 作为法官模式：使用第二个 LLM 来评估第一个模型的输出。虽然直观，但这种方法有一个根本的局限性：一个验证另一个概率系统的概率系统无法提供受监管行业所需的正式、可审计的保证。
自动推理检查如何根据一组定义的规则和约束提供可证明的合规性
Amazon Bedrock Guardrails 中的自动推理检查应用基于数学逻辑的形式验证方法，根据一组定义的规则和约束来验证 AI 生成的输出。对于每个请求，您都会获得可证明正确且可审核的评估。
图 2：Amazon Bedrock 中的自动推理检查，显示了 4 个步骤的流程：策略编码、输出翻译、形式验证引擎和结果生成。