Microsoft Responsible AI adalah sebuah 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 dan sejalan 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 dipandu oleh sejumlah prinsip etika, seperti privasi, keadilan, transparansi, akuntabilitas, dan keselamatan. 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 penyediaan penjelasan yang jelas tentang cara kerja model AI, serta memastikan bahwa sumber data dan algoritma tersedia untuk umum.
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 keluaran dari sistem AI.
Inklusivitas
Sistem AI harus dirancang untuk memberi manfaat bagi semua orang. Microsoft berupaya menciptakan AI yang inklusif dengan mempertimbangkan berbagai perspektif dan menghindari bias atau diskriminasi.
Keandalan dan Keselamatan
Menjamin bahwa sistem AI dapat diandalkan dan aman adalah hal yang sangat penting. Microsoft berfokus pada pembangunan model yang tangguh, konsisten dalam kinerja, dan menghindari hasil yang merugikan.
Keadilan dalam AI
Microsoft Responsible AI menyadari bahwa sistem AI dapat memperkuat bias jika dilatih dengan 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 melakukan audit sistem AI secara berkala untuk mengidentifikasi 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 risiko potensial 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, sehingga meningkatkan kepercayaan pada sistem.
Audit sistem AI secara berkala untuk mengidentifikasi kerentanan
Audit rutin pada sistem AI dapat membantu mengidentifikasi 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 serta 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 memungkinkan Anda merancang dan mengelola alur percakapan, sehingga lebih mudah membangun chatbot, asisten virtual, dan aplikasi interaktif lainnya.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG adalah teknik yang menggabungkan pendekatan berbasis pengambilan dan generatif. Teknik ini meningkatkan kualitas respons yang dihasilkan dengan memanfaatkan pengetahuan yang sudah ada (retrieval) dan kreativitas generatif (generation).
Metode Evaluasi dan Pemantauan untuk AI Generatif
Azure AI Foundry menyediakan alat untuk mengevaluasi dan memantau model AI generatif. Anda dapat menilai kinerja, keadilan, 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 Dasbor AI Bertanggung Jawab dan kartu skor terkait berdasarkan Responsible AI Toolbox Python Libraries. Kartu skor ini membantu Anda membagikan wawasan penting terkait keadilan, pentingnya fitur, dan pertimbangan penerapan yang bertanggung jawab kepada 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 dalam melatih sistem AI dapat berdampak besar pada 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
Ada berbagai algoritma evaluasi yang tersedia. Penting untuk memilih algoritma yang paling sesuai berdasarkan data dan masalah Anda.
Evaluasi dan interpretasi model
Setelah Anda membangun model AI, penting untuk mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik yang sesuai dan menginterpretasikan hasilnya secara transparan. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi bias atau keterbatasan dalam model dan melakukan perbaikan jika diperlukan.
Pastikan transparansi dan keterjelasan
Sistem AI harus transparan dan dapat dijelaskan sehingga pengguna dapat memahami cara kerjanya dan bagaimana keputusan dibuat. Ini sangat penting untuk aplikasi yang berdampak signifikan pada kehidupan manusia, seperti layanan 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 membutuhkan pemeliharaan, pengujian, dan pelatihan ulang model secara berkelanjutan.
Sebagai kesimpulan, Microsoft Responsible AI adalah sebuah 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 menjadikannya praktis bagi organisasi. Dengan mengikuti prinsip etika dan praktik terbaik, kita dapat memastikan bahwa sistem AI dikembangkan dan diterapkan secara bertanggung jawab untuk memberi manfaat bagi masyarakat secara keseluruhan.
It seems you are asking to translate the text into "mo." Could you clarify what "mo" refers to? For example, is it Mongolian, Maori, or something else? Let me know so I can assist you better!