在 Kontent.ai,我们认识到人工智能 (AI) 在推动数字内容管理创新和效率方面的变革力量。随着我们将 AI 更深入地融入我们的产品,遵守负责任的 AI 原则不仅有益,而且必不可少。通过“左移”方法在开发过程的早期嵌入这些原则,我们确保从一开始就做出合理的设计选择,为我们 AI 驱动功能的整个生命周期奠定坚实的基础。
人工智能发展的挑战
应对复杂性和持续变化
人工智能技术本身就很复杂,而且发展迅速。每天,我们都会遇到新的学习和挑战,这些挑战会突破我们想象的极限。作为该领域的先驱,我们致力于以最高责任和安全标准的方式推进我们对人工智能的理解和应用。
负责任的人工智能的出现
负责任的人工智能是一门相对较新的学科,其重点是确保人工智能系统透明、公平且没有偏见。这一点至关重要,因为人工智能模型(例如用于内容翻译的模型)有时会产生误导性、偏见性或不适当的输出。主动解决这些问题是我们 Kontent.ai 的重点。
平衡速度与安全性
在人工智能开发中,速度是一把双刃剑。虽然快速部署可以加快迭代和增强,但绝不能以牺牲安全性为代价。实施强大的控制并使用一个模型来验证另一个模型的输出有时会降低性能,这是一个需要创新解决方案的挑战。
适应持续变化
人工智能领域瞬息万变——无论是模型性能、质量 德国电话号码数据 防护措施,还是定价。保持敏捷并响应这些变化对于保持我们的人工智能应用程序的有效性和可靠性至关重要。
Kontent.ai 如何为 AI 发展其 SDLC
为了有效满足 AI 开发的独特需求,我们对软件开发生命周期 (SDLC) 进行了重大改进。这些变化旨在确保 AI 集成的每个阶段都得到负责任且安全的处理。
实施新的控制和检查
我们在 SDLC 中集成了符合 capAI 框架和NIST AI 风险管理框架 (AI RMF) 的新控制措施。这些框架为管理与 AI 系统相关的风险提供了结构化的指导,是我们开发安全 AI 解决方案战略的核心。
全面的内部和外部验证
为了进一步加强人工智能实施的安全性和完整性,我们进行了严格的内部和外部检查和验证。这些流程确保我们的人工智能系统不仅符合我们的高标准,还遵守相关法规和道德准则。
适配各种开发框架
尽管我们更新的 SDLC 图表表明这是一个循环过程,但我们遵循的原则可适用于不同的开发框架,包括瀑布式和敏捷式。这种灵活性使我们能够在所有项目中有效应用 Responsible AI 实践,并且可供该领域的其他组织使用。
Kontent.ai 的 AI 驱动开发中的 SDLC 细分
Kontent.ai
需求分析
AI 威胁建模:我们主动识别可能影响我们 AI 系统的新攻击媒介和场景。这一步对于在开发过程的早期预测和缓解可能的安全威胁至关重要。
合规性审查:我们的团队根据新标准、框架和新兴立法进行全面审查,以确保我们的人工智能解决方案不仅有效,而且完全符合当前和可预见的法规。
安全、隐私、负责任的 AI 要求:我们应对新出现的威胁和新领域(例如偏见),以确保我们的 AI 工具安全、私密且符合道德规范。这包括整合指导 AI 系统开发和部署的负责任 AI 原则。
道德和环境评估:我们评估我们的人工智能模型对资源的影响,确保我们的解决方案可持续且符合我们的环境责任目标。
建筑与设计
人工智能集成的安全架构:这涉及设计一个集成默认安全原则的安全架构,并解决人工智能供应链中各个组件的共同责任。此外,它还包括对所有第三方提供商的验证,以确认他们遵守负责任的人工智能原则,同时确保实施强大的安全和隐私控制。
控制措施以解决已识别的风险:我们设计并实施对于减轻威胁建模阶段发现的风险至关重要的控制和护栏。
专家知识转移:在这个快速发展的领域,我们优先考虑利益相关者之间的知识转移,确保每个人都了解人工智能安全方面的最新挑战和解决方案。
执行
训练数据选择和保护:我们精心选择和保护人工智能模型以及它们使用的数据,以防止偏见并确保数据完整性。
风险缓解——人工智能控制实施:我们实施旨在缓解与人工智能系统相关的风险的特定控制。
静态测试:这包括测试 AI 供应链以识别任何漏洞,以免它们影响系统。
代码审查:我们的专家熟悉人工智能问题,会进行彻底的审查,以确保代码符合我们对安全性和功能的高标准。
确认
动态测试:我们包括大型语言模型(LLM)的 OWASP Top 10 等测试,以确保动态安全性。
人工智能渗透测试和红队:我们考虑使用 MITRE ATLAS 等框架并采用红队策略来测试我们的人工智能系统抵御破坏负责任的人工智能原则的企图的稳健性。
安全、隐私和负责任的人工智能审查:我们进行内部检查,以验证实施是否符合所有设计原则并按预期运行。
部署
管理发布流程:我们确保在部署之前彻底测试新功能,以防止生产中出现问题。
功能、限制、说明、风险、数据质量等的透明文档:我们提供详细的文档,提供新的透明度维度,帮助用户了解我们的 AI 解决方案的功能和局限性。
运营
退役策略:由于人工智能技术变化的速度很快,我们准备频繁更换或升级模型。
监控数据漂移和模型衰减:我们持续监控我们的模型随时间的表现,以检测任何数据漂移或衰减的迹象。
投诉管理:我们有机制来解决与不遵守负责任的人工智能原则有关的任何问题。
审计和审查:定期进行审计和审查,以确保我们的人工智能系统仍然符合标准、框架和新兴立法的基线。
结论:以责任引领
在 Kontent.ai,我们致力于成为负责任且安全的 AI 开发领域的先驱。通过不断完善我们的 SDLC 并采用最新的 AI 安全和道德规范,我们的目标是为我们的客户(不仅是内容创建者和营销人员,还包括所有用户)提供业内最可靠、最透明、最公平的 AI 解决方案。
随着我们不断前进,我们将继续分享我们在这一过程中的经验和见解,旨在为技术开发中关于负责任的人工智能的更广泛讨论做出贡献。请继续关注我们的博客,了解有关我们在人工智能方面的更多更新和真实故事。