Responsible AI practices
Responsible AI
Responsible AI adalah kumpulan praktik dan prinsip yang menjaga sistem AI tetap transparan dan tepercaya sambil memitigasi risiko dan dampak negatif. Responsible AI berlaku di seluruh lifecycle: desain, development, deployment, monitoring, dan evaluasi.
Ciri sistem AI yang dijalankan secara bertanggung jawab
- Transparan dan akuntabel, dengan monitoring dan pengawasan
- Ada tim leadership yang bertanggung jawab atas strategi responsible AI
- Dikerjakan tim yang paham responsible AI
- Dikembangkan mengikuti pedoman responsible AI
Berlaku untuk semua jenis AI
Responsible AI bukan hanya untuk generative AI.
- Model ML tradisional masing-masing mengerjakan satu tugas (ranking, sentiment analysis, image classification) dan belajar pola dari training data yang disiapkan dengan cermat. Contoh: recommendation engine, game, voice assistant.
- Generative AI berjalan di atas foundation model yang bisa banyak tugas. Nilai bisnisnya ada pada creativity, productivity, dan connectivity dengan pelanggan maupun di dalam organisasi.