原标题：如何在亚马逊云科技上负责任地部署生成式AI并赢得客户信任

关键词: [Amazon Web Services Generative AI Campaign、生成式AI、负责任AI、公平性、偏差检测、可信内容、治理流程、价值观对齐、透明度可解释性、客户信任]

导读

演讲者在亚马逊网络服务公司的活动中展示了”责任与信任与亚马逊云科技生成式AI”。在这个演讲中，演讲者讨论了如何确保生成式AI的公平性、关注度、治理和透明度;具体解释了AI系统可能会加强现有的偏见，以及生成式AI带来的虚构内容的挑战。演讲着重介绍了亚马逊网络服务如何通过SageMaker和Clarify Responsible AI等工具，实现公平、可信、受控和透明的生成式AI，从而为客户带来自动化、创新和可信赖的体验。这个演讲由亚马逊网络服务公司带来。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共800字，阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

在人工智能领域，一个新的前沿领域已经出现——生成式AI。与擅长特定任务(如预测股价或识别图像中的物体)的传统机器学习模型不同，生成式AI拥有更广阔的画布，能够创造全新的内容。然而，这种广阔的能力也带来了一系列必须负责任地解决的挑战。

演讲者深入探讨了亚马逊网络服务 (亚马逊云科技) 倡导的负责任AI的核心维度。公平性占据中心地位，因为如果AI系统在训练时所使用的数据存在偏差，那么它们可能会无意中加强现有的社会偏见和成见。亚马逊网络服务意识到了这一风险，致力于从AI响应中消除偏差和有害内容，确保输出是无偏差和符合道德的。

对于生成式AI，出现了一个新的挑战——虚构内容(hallucinations)，即生成的内容可能并非完全真实或可信。演讲者强调，与亚马逊网络服务集成可为客户提供灵活性，利用诸如SageMaker等服务构建自己的有害内容和偏差检测模型。这使客户能够部署定制模型以满足特定需求，确保生成的内容符合他们的价值观，并赢得受众的信任。例如，演讲者提到客户可以构建自己的有害内容检测模型或偏差检测模型，并在SageMaker上部署这些模型。

演讲者强调，在应对虚构内容和生成式AI的其他潜在陷阱时，负责任的关注是非常重要的。亚马逊网络服务与Anthropic等合作伙伴密切合作，选择企业级模型以降低虚构内容的风险，确保输出可靠可信。

客户理解地对负责任部署生成式AI体验表示担心。他们担心向客户展示虚构或带有偏见的内容，这可能会损害品牌声誉。演讲者强调需要进行严格测试，确保AI驱动的体验与公司的品牌价值观和期望的客户体验保持一致，就像集成任何其他技术一样。

负责任的AI部署中，治理是一个至关重要的方面，演讲者建议不应将其视为一次性的工作。相反，必须建立明确的负责任AI治理流程。客户经常就治理进行讨论，特别是在自动化、代码审查、偏差分析和审批工作流程方面。这些措施确保在将生成式AI部署到生产环境之前，建立了适当的治理程序。

演讲者建议组织成立专门的治理机构来监督组织内AI的使用。该治理机构应将AI的部署与公司的核心价值观(如同理心)保持一致，并确保AI的适当使用不会侵犯员工和客户的人权或道德待遇。同时，演讲者强调将AI用途、所使用的工具集以及整个AI技术栈进行文档记录也是最佳实践。

透明度和可解释性是负责任部署AI的基本原则。亚马逊网络服务坚信透明地传达其AI系统的运作方式，正如SageMaker和Clarify Responsible AI等工具所体现的那样。演讲者向客户保证，他们的数据不会以任何未经明确允许的方式被使用，强调了保持信任的核心信念。

客户对于部署自动化和生成式AI来实现各种用例感到兴奋，演讲者向他们保证，他们可以信赖亚马逊网络服务平台以负责任的方式进行部署。当亚马逊网络服务在坚持这些负责任的AI原则方面表现出色时，它在客户中间树立了信心和信任，让他们放心，知道亚马逊网络服务正在认真对待信任问题，并确保模型在生产环境中运行在预期和安全的边界内。

虽然负责任和可信赖的生成式AI部署的挑战看起来势不可挡，但演讲者强调它们并非无法克服。只要有正确的工具、平衡的方法和对道德原则的坚定承诺，AI带来的利益就会远远超过风险。负责任的AI不仅是一种理想特质，更是当前技术格局下的必备条件。随着AI不断发展并渗透到各个行业，这些原则将作为指导光，引导AI技术朝着更加道德、公平和有益于社会的方向发展。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

与传统机器学习不同，生成式人工智能不仅仅是预测，它可以创造，但这种广阔的能力也带来了一系列挑战。

通过与亚马逊云科技的集成，我们可以灵活地构建自己的有毒性检测模型或偏差检测模型，并将其部署在SageMaker上，从而确保生成的内容可信赖。

当客户采用负责任的人工智能时，他们会担心在确保面向客户的任何体验不会出现幻觉或反映偏见方面，他们需要负起什么责任。

因此，在测试生成式人工智能以及与客户的对话中，这些问题显然非常重要，您需要非常谨慎地测试这些体验，确保它们能够反映您的品牌和您希望客户体验的内容，就像将任何技术融入其中一样。

亚马逊网络服务公司强调，负责任的人工智能需要明确的流程和治理，而不应仅仅是一个检查框。

亚马逊网络服务公司呼吁企业建立AI治理机构，确保AI的使用符合公司价值观，尊重人权，并妥善管理AI工具和系统。

总结

这次演讲深入探讨了负责任和值得信赖的人工智能开发的关键方面，重点关注亚马逊云科技的方法。它强调了公平性的重要性，解决了训练数据和人工智能输出中的潜在偏见问题。幻觉，或者说生成不准确内容，被突出为生成式人工智能中的一个关键挑战，这需要强大的测试和治理过程。演讲强调组织内部需要有明确的价值观，记录人工智能的使用，并设立一个管理机构，以确保负责任地部署人工智能。

透明度和可解释性被强调为至关重要的原则，亚马逊云科技提供像 SageMaker 和 Clarify Responsible AI 这样的工具，以公开沟通其人工智能系统的运作。客户信任至关重要，确保数据不会被滥用，并且人工智能模型在安全的范围内运作。演讲最后承认了这些挑战，但强调负责任的人工智能是必须的，引导伦理、公平和有益的人工智能结果的开发，随着技术的不断进化。