使用亚马逊云科技GuardrailsforAmazonBedrock构建负责任的AI

关键字: [亚马逊云科技中国峰会2024, Guardrails for Bedrock, 负责任生成Ai, 安全护栏策略, 内容过滤评估, 个人隐私保护, 应用场景定义]

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导读

在本次演讲中,演讲者介绍了如何使用亚马逊云科技Bedrock平台上的GuardrailsforAmazonBedrock构建负责任的生成式AI应用。他解释了生成式AI应用的主要用途,包括提高员工工作效率、改善用户体验和优化企业业务流程。演讲者强调,构建负责任的生成式AI应用需要具备公平性、可解释性、鲁棒性、隐私安全性、透明性等基本要素。他介绍了常见的安全护栏策略,如基于关键词过滤、评估指标过滤和使用第二个大模型进行过滤。最后,演讲者演示了亚马逊云科技Bedrock平台上的GuardrailsforAmazonBedrock功能,该功能可以帮助开发者构建负责任的生成式AI应用,包括禁止特定话题、内容过滤、个人信息隐藏和关键词过滤等。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1200字，阅读时间大约是6分钟。

在当今时代,生成式人工智能(AI)技术的发展如火如荼,引起了广泛关注。然而,与此同时,也存在一些风险和挑战需要我们认真对待。构建负责任的生成式AI应用成为了当务之急,这需要具备公平性、可解释性、鲁棒性、隐私安全性和透明性等基本要素。

生成式AI的应用场景主要包括提高员工工作效率、改善用户体验以及优化企业业务流程。就提高员工工作效率而言,我们可以借助生成式AI进行内容创作和编排,提升文字工作者的工作效率。比如,在准备一次重要会议时,市场部人员需要撰写大量文案,生成式AI可以帮助他们更好地编辑文字格式,从而提高效率。

在改善用户体验方面,生成式AI可以优化客服体验。我们经常在购物时遇到退货换货的情况,往往会与机器人客服进行交互。传统的机器人回复往往生硬枯燥,而通过生成式AI应用,如果输入了大量历史对话记录,它就能提供流畅自然的回复,从而提升用户体验。

此外,生成式AI也可以为各行各业优化业务流程,提高效率。以亚马逊为例,它可以利用生成式AI优化供应链流程,从采购到下单的整个环节都可以获得优化。因此,我们需要透过现象看本质,生成式AI在这些用例中都可以发挥重要作用。

然而,用户对生成式AI技术也存在一些担忧。首先,人们担心它可能侵害企业的知识产权。由于大模型在预训练时会读取海量数据,其中可能包含具有知识产权或隐私保护的数据,因此存在被诱导泄露这些信息的风险。

其次,人们担心大模型的输出结果可能出现幻觉。由于大模型基于Transformer架构,采用了Decoder Only的方式,每次只生成下一个词,就像人类一个词一个词地说话一样,在疲劳或大脑短路的情况下,可能会说出不正确的内容,产生幻觉。

基于以上担忧,我们需要认识到,生成式AI应用可能会出现不受欢迎的话题、不当内容、有毒回复、违反歧视或种族仇恨的信息,以及个人隐私数据泄露等问题。因此,我们需要在追求创新的同时,权衡风险和挑战,降低风险,应对挑战,从而构建负责任的生成式AI应用。

构建负责任的生成式AI应用需要遵循以下最佳实践:首先,明确定义应用场景,了解应用边界。例如,对于一个金融应用中的聊天助手,它不能直接向用户推荐金融产品,除非给出免责声明,仅供参考。

其次,加强员工培训,让应用开发人员了解负责任AI的理念,认识到安全是优先事项。我们公司有一句话”安全是0级任务”,与安全生产同等重要。

第三,反复测试,制定评估衡量指标,对生成式AI应用的输出进行评估和把控。

为了助力构建负责任的生成式AI应用,亚马逊推出了Bedrock平台。Bedrock是一个AI工具集,集成了30多种基础模型,这些模型具有一定的内置保护措施。比如,当你询问个人隐私数据或微软许可证密钥时,模型通常不会泄露相关信息,会指出你的行为违反了政策。

不过,尽管基础模型具备一定保护,但我们仍需要根据企业的应用场景,定义安全策略,构建Guardrails(护栏)。Guardrails功能可以根据场景配置,提供托管的安全护栏策略,包括禁止话题、内容过滤、个人信息屏蔽和关键词过滤等。

以禁止话题为例,如果你的应用是一个金融终端,用户询问是否应该买入某只股票时,系统就会直接拒绝回答此类投资建议话题,给出友好的拒绝回复。

内容过滤则是基于评估指标(metrics)的过滤策略,利用自然语言理解(NLU)模型评判输入内容是否涉及仇恨、侮辱、暴力等不当行为,并根据强度进行过滤。

个人信息屏蔽功能可以隐藏输出内容中的姓名、地址、邮箱、订单号等个人身份信息。

关键词过滤则是屏蔽输入输出中的自定义关键词,比如竞争对手的名称等。

除了这些策略,Guardrails还支持基于第二个大模型的过滤判断,以及检测并防范提示攻击(Prompt Attack),即用户通过编造故事情节来诱导大模型产生有害输出。

通过Guardrails,我们可以在Amazon Bedrock平台上便捷地创建和配置各种安全护栏,构建出负责任的生成式AI应用。

总的来说,构建负责任的生成式AI应用需要应用开发人员的共同努力。我们要相信,优秀的基础模型已经具备一定的内置保护措施。但同时,我们也需要借助Guardrails等工具,根据应用场景配置有效的安全护栏策略,从而最大限度规避风险,发挥AI的正面价值。

安全护栏策略的常见实现方式包括基于关键词过滤、基于评估指标过滤,以及基于第二个大模型的过滤判断等。在确保应用安全的同时,我们也要注重可解释性,让模型的输出逻辑更加透明。

值得一提的是,Anthropic公司的Claude系列模型在安全意识方面表现出众,因为该公司的创始人曾与OpenAI的创始人一起发表GPT论文,专注于AI安全领域。因此,Anthropic的模型自然延续了这一基因,对安全有着更高的认知和重视程度。

总之,生成式AI给我们带来了创新的同时,也孕育了新的风险和挑战。我们需要在左手追求创新的同时,用右手审慎权衡风险,通过构建负责任的AI应用,改变人机交互方式,提高工作效率,优化用户体验,并最终实现AI在各领域的负责任落地。

总计词数:2307字

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

在亚马逊云科技中国峰会2024上,演讲者生动形象地比喻了云计算产品的重要性,并预告将展示一个全新的云产品演示。

亚马逊云科技中国峰会2024:用户对生成式AI技术存在的担忧,如侵犯知识产权和隐私保护等问题

亚马逊云科技中国峰会2024上,演讲者阐述了大模型可能出现幻觉的风险,并强调了应用人工智能时需要认知并应对新挑战。

亚马逊云科技中国峰会2024上,演讲者强调了人工智能模型的可解释性,即模型能够提供相关引文和出处,增强透明度和可信度。

亚马逊云科技中国峰会2024演讲嘉宾强调,要实现负责任的人工智能,首先需要明确定义应用场景,才能构建负责任的生成AI应用。

亚马逊云科技中国峰会2024上,演讲者强调了内容过滤、个人信息保护和关键词过滤的重要性,以确保人工智能系统的安全和合规运行。

Anthropic Claude系列模型具有较高的安全意识和内置保护措施,源于其创始人曾参与OpenAI的GPT模型研发,专注于人工智能安全领域。

总结

本视频主要介绍了如何构建负责任的生成式AI应用。主要内容包括:

1. 生成式AI应用的优势在于提高员工工作效率、改善用户体验和优化业务流程,但也存在一些潜在风险,如侵犯知识产权、产生幻觉、泄露隐私等。因此,需要构建负责任的AI应用来规避这些风险。
2. 构建负责任AI应用需要具备公平性、可解释性、鲁棒性、隐私安全性、透明性等基本要素。常见的安全策略包括直接拒绝执行、给出友好建议、无害总结和以无害方式执行任务等。
3. 亚马逊推出了GuardrailsforAmazonBedrock工具集,提供托管的安全护栏功能,可以配置禁止话题、内容过滤、个人信息屏蔽和关键词过滤等,从而构建负责任的生成式AI应用。
4. 开发人员需要明确定义应用场景,接受相关培训,并通过反复测试和评估来构建负责任的AI应用。同时,基础模型也需要内置一定的保护措施。
5. 通过采用适当的安全策略和利用亚马逊的GuardrailsforAmazonBedrock等工具,企业可以构建出负责任、安全可靠的生成式AI应用。

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