Microsoft Responsible AI adalah inisiatif yang bertujuan membantu pengembang dan organisasi membangun sistem AI yang transparan, dapat dipercaya, dan bertanggung jawab. Inisiatif ini menyediakan panduan dan sumber daya untuk mengembangkan solusi AI yang bertanggung jawab sesuai dengan prinsip etika, seperti privasi, keadilan, dan transparansi. Kita juga akan membahas beberapa tantangan dan praktik terbaik terkait pembangunan sistem AI yang bertanggung jawab.
Prinsip Etika
Microsoft Responsible AI didasarkan pada serangkaian prinsip etika, seperti privasi, keadilan, transparansi, akuntabilitas, dan keamanan. Prinsip-prinsip ini dirancang untuk memastikan bahwa sistem AI dikembangkan secara etis dan bertanggung jawab.
AI yang Transparan
Microsoft Responsible AI menekankan pentingnya transparansi dalam sistem AI. Ini mencakup memberikan penjelasan yang jelas tentang cara kerja model AI, serta memastikan bahwa sumber data dan algoritma tersedia untuk publik.
AI yang Bertanggung Jawab
Microsoft Responsible AI mendorong pengembangan sistem AI yang bertanggung jawab, yang dapat memberikan wawasan tentang bagaimana model AI membuat keputusan. Hal ini dapat membantu pengguna memahami dan mempercayai hasil dari sistem AI.
Inklusivitas
Sistem AI harus dirancang untuk memberikan manfaat bagi semua orang. Microsoft berupaya menciptakan AI yang inklusif dengan mempertimbangkan berbagai perspektif dan menghindari bias atau diskriminasi.
Keandalan dan Keamanan
Memastikan bahwa sistem AI dapat diandalkan dan aman adalah hal yang sangat penting. Microsoft fokus pada pembangunan model yang kuat, konsisten dalam kinerjanya, dan menghindari hasil yang merugikan.
Keadilan dalam AI
Microsoft Responsible AI mengakui bahwa sistem AI dapat memperkuat bias jika dilatih menggunakan data atau algoritma yang bias. Inisiatif ini memberikan panduan untuk mengembangkan sistem AI yang adil dan tidak mendiskriminasi berdasarkan faktor seperti ras, gender, atau usia.
Privasi dan Keamanan
Microsoft Responsible AI menekankan pentingnya melindungi privasi pengguna dan keamanan data dalam sistem AI. Ini mencakup penerapan enkripsi data yang kuat dan kontrol akses, serta secara rutin mengaudit sistem AI untuk mencari kerentanan.
Akuntabilitas dan Tanggung Jawab
Microsoft Responsible AI mendorong akuntabilitas dan tanggung jawab dalam pengembangan dan penerapan AI. Ini mencakup memastikan bahwa pengembang dan organisasi menyadari potensi risiko yang terkait dengan sistem AI, dan mengambil langkah-langkah untuk mengurangi risiko tersebut.
Kembangkan model AI menggunakan kumpulan data yang beragam
Untuk menghindari bias dalam sistem AI, penting untuk menggunakan kumpulan data yang beragam yang mencerminkan berbagai perspektif dan pengalaman.
Gunakan teknik AI yang dapat dijelaskan
Teknik AI yang dapat dijelaskan membantu pengguna memahami bagaimana model AI membuat keputusan, yang dapat meningkatkan kepercayaan pada sistem tersebut.
Audit sistem AI secara rutin untuk mencari kerentanan
Audit rutin terhadap sistem AI dapat membantu mengidentifikasi potensi risiko dan kerentanan yang perlu ditangani.
Terapkan enkripsi data dan kontrol akses yang kuat
Enkripsi data dan kontrol akses dapat membantu melindungi privasi dan keamanan pengguna dalam sistem AI.
Ikuti prinsip etika dalam pengembangan AI
Mengikuti prinsip etika, seperti keadilan, transparansi, dan akuntabilitas, dapat membantu membangun kepercayaan pada sistem AI dan memastikan bahwa sistem tersebut dikembangkan secara bertanggung jawab.
Azure AI Foundry adalah platform yang kuat yang memungkinkan pengembang dan organisasi untuk dengan cepat menciptakan aplikasi cerdas, mutakhir, siap pasar, dan bertanggung jawab. Berikut adalah beberapa fitur dan kemampuan utama dari Azure AI Foundry:
API dan Model Siap Pakai
Azure AI Foundry menyediakan API dan model yang telah dibangun sebelumnya dan dapat disesuaikan. Ini mencakup berbagai tugas AI, termasuk AI generatif, pemrosesan bahasa alami untuk percakapan, pencarian, pemantauan, terjemahan, suara, penglihatan, dan pengambilan keputusan.
Prompt Flow
Prompt flow di Azure AI Foundry memungkinkan Anda menciptakan pengalaman AI percakapan. Ini memudahkan Anda merancang dan mengelola alur percakapan untuk membangun chatbot, asisten virtual, dan aplikasi interaktif lainnya.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG adalah teknik yang menggabungkan pendekatan berbasis pengambilan (retrieval) dan generatif. Teknik ini meningkatkan kualitas respons yang dihasilkan dengan memanfaatkan pengetahuan yang ada (retrieval) dan kreativitas (generation).
Evaluasi dan Pemantauan Metrik untuk AI Generatif
Azure AI Foundry menyediakan alat untuk mengevaluasi dan memantau model AI generatif. Anda dapat menilai kinerjanya, keadilannya, dan metrik penting lainnya untuk memastikan penerapan yang bertanggung jawab. Selain itu, jika Anda telah membuat dasbor, Anda dapat menggunakan antarmuka tanpa kode di Azure Machine Learning Studio untuk menyesuaikan dan menghasilkan Responsible AI Dashboard dan kartu skor terkait berdasarkan Responsible AI Toolbox Python Libraries. Kartu skor ini membantu Anda berbagi wawasan penting terkait keadilan, pentingnya fitur, dan pertimbangan penerapan yang bertanggung jawab dengan pemangku kepentingan teknis maupun non-teknis.
Untuk menggunakan AI Foundry dengan AI yang bertanggung jawab, Anda dapat mengikuti praktik terbaik berikut:
Tentukan masalah dan tujuan sistem AI Anda
Sebelum memulai proses pengembangan, penting untuk dengan jelas mendefinisikan masalah atau tujuan yang ingin diselesaikan oleh sistem AI Anda. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi data, algoritma, dan sumber daya yang diperlukan untuk membangun model yang efektif.
Kumpulkan dan praproses data yang relevan
Kualitas dan kuantitas data yang digunakan untuk melatih sistem AI dapat sangat memengaruhi kinerjanya. Oleh karena itu, penting untuk mengumpulkan data yang relevan, membersihkannya, memprosesnya, dan memastikan bahwa data tersebut mewakili populasi atau masalah yang ingin Anda selesaikan.
Pilih evaluasi yang sesuai
Terdapat berbagai algoritma evaluasi yang tersedia. Penting untuk memilih algoritma yang paling sesuai berdasarkan data dan masalah Anda.
Evaluasi dan interpretasikan model
Setelah Anda membangun model AI, penting untuk mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik yang sesuai dan menginterpretasikan hasilnya secara transparan. Hal ini akan membantu Anda mengidentifikasi bias atau keterbatasan dalam model dan melakukan perbaikan jika diperlukan.
Pastikan transparansi dan kemampuan penjelasan
Sistem AI harus transparan dan dapat dijelaskan sehingga pengguna dapat memahami cara kerjanya dan bagaimana keputusan dibuat. Hal ini sangat penting untuk aplikasi yang memiliki dampak signifikan pada kehidupan manusia, seperti kesehatan, keuangan, dan sistem hukum.
Pantau dan perbarui model
Sistem AI harus terus dipantau dan diperbarui untuk memastikan bahwa mereka tetap akurat dan efektif seiring waktu. Ini memerlukan pemeliharaan, pengujian, dan pelatihan ulang model secara berkelanjutan.
Sebagai kesimpulan, Microsoft Responsible AI adalah inisiatif yang bertujuan membantu pengembang dan organisasi membangun sistem AI yang transparan, dapat dipercaya, dan bertanggung jawab. Ingatlah bahwa penerapan AI yang bertanggung jawab sangat penting, dan Azure AI Foundry bertujuan untuk membuatnya praktis bagi organisasi. Dengan mengikuti prinsip etika dan praktik terbaik, kita dapat memastikan bahwa sistem AI dikembangkan dan diterapkan secara bertanggung jawab untuk memberikan manfaat bagi masyarakat secara keseluruhan.
Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan berbasis AI. Meskipun kami berusaha untuk memberikan hasil yang akurat, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang berwenang. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa terjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau interpretasi yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.