32 інструменти для розробки рішень зі штучним інтелектом. У Мінцифри опублікували рекомендації для ШІ-стартапів

«На світовому ринку зростає запит на відповідальний ШІ. Користувачі інноваційних продуктів очікують від компаній проривних AI-рішень, які водночас будуть безпечними для них. Ці рекомендації — практичний гайд для українських розробників, як зберегти градус інноваційності в продуктах та водночас дизайнити рішення, дотримуючись прав людини», — прокоментував збірник рекомендацій Олександр Борняков, заступник Міністра цифрової трансформації з питань розвитку IT.

У Мінцифри запевняють, що поради були розроблені на основі найкращих світових стандартів, зокрема методології HUDERIA від Ради Європи, яка допомагає оцінювати вплив AI-систем на права людини.

У документі на 59 сторінок є практичні підказки, як компаніям обрати велику мовну модель та адаптувати її під себе через навчання й тонке налаштування. Зокрема, рекомендується звертати увагу не лише на кількість параметрів чи популярність моделі, а й на якість тренувальних даних, прозорість, можливість адаптації та репутацію вендора.

В окремому блоці є поради, як уникнути порушення авторського права і права власності, особливо під час використання генеративного ШІ.

У додатку наведено понад 30 інструментів для розробки рішень із ШІ, виявлення помилок у коді, аудиту упередженості та справедливості в системах тощо.

«Проєктуйте приватність за замовчуванням і дизайном: мінімізуйте збирання даних, забезпечте шифрування, контроль доступу, логування, право на видалення даних. Користувач має контролювати свою інформацію», — радять в Мінцифри.

У міністерстві вважають, що потрібно обирати інструменти, які зосереджені на розробці ШІ, орієнтованого на людину, і які
спроєктовані з урахуванням прав і добробуту користувачів. Деякі платформи пропонують функції, що підтримують етичний дизайн ШІ, включно з інструментами для моніторингу та оцінки впливу систем
ШІ на людину.

Які інструменти для розробки ШІ-рішень рекомендують в Мінцифри

1. Aequitas Bias and Fairness Audit Toolkit — набір інструментів з відкритим кодом для аудиту упередженості та справедливості моделей машинного навчання, розроблений Університетом Чикаго.
2. AI Fairness 360 від IBM  — набір інструментів з відкритим кодом для забезпечення справедливості штучного інтелекту, призначений для виявлення та усунення упередженостей у моделях.
3. Anthropic Claude — генеративна модель штучного інтелекту, використовується для генерації тексту та обробки природної мови.
4. Apache Mahout — масштабована бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, призначена для створення алгоритмів рекомендацій, кластеризації та класифікації.
5. AWS SageMaker Clarify — інструмент для виявлення упередженостей і забезпечення пояснюваності штучного інтелекту, використовується для аналізу моделей на наявність упередженостей.
6. Azure AI — хмарна платформа для штучного інтелекту від Microsoft, що надає сервіси для розробки, тренування та розгортання моделей машинного навчання.
7. Caffe — фреймворк глибокого навчання з відкритим кодом, розроблений в Університеті Каліфорнії (Берклі), оптимізований для швидкості та модульності.
8. CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) — фреймворк глибокого навчання з відкритим кодом, використовується для створення нейронних мереж.
9. Cursor — редактор програмного коду, який використовує технології машинного навчання для надання розумних підказок, автодоповнення та виявлення помилок у коді.
10. Deeplearning4j — фреймворк глибокого навчання для Java та Scala з підтримкою розподілених обчислень.
11. Fairlearn від Microsoft — набір інструментів з відкритим кодом для забезпечення справедливості штучного інтелекту, використовується для оцінки та зменшення упередженостей у моделях.
12. Fast.ai — високорівнева бібліотека для глибокого навчання на основі PyTorch, спрямована на спрощення розробки моделей машинного навчання.
13. GitHub Copilot — інструмент на основі штучного інтелекту, розроблений GitHub у співпраці з OpenAI. Інтегрується в середовища розробки коду, як от Visual Studio Code, і надає рекомендації та автодоповнення під час написання програмного коду
14. Google Gemini — генеративна модель штучного інтелекту, використовується для автоматизації завдань і створення контенту.
15. Google Vertex AI — хмарна платформа для машинного навчання та генеративного штучного інтелекту, надає інструменти для розробки й розгортання моделей.
16. Google’s AI Explainability 360 — набір інструментів для забезпечення пояснюваності штучного інтелекту, використовується для аналізу та пояснення рішень моделей.
17. H2O.ai — платформа з відкритим кодом для машинного навчання, використовується для створення моделей аналізу даних і прогнозування.
18. Hugging Face Transformers — бібліотека з відкритим кодом для обробки природної мови (NLP), надає попередньо навчені моделі та інструменти для роботи з текстом.
19. IBM Watson — платформа штучного інтелекту, що надає сервіси для обробки природної мови, машинного навчання та аналізу даних.
20. JAX — бібліотека з відкритим кодом для чисельних обчислень від Google Research, використовується для розробки алгоритмів глибинного навчання та оптимізації моделей.
21. Keras — високорівнева бібліотека для нейронних мереж, що працює з TensorFlow, використовується для створення моделей машинного навчання.
22. LightGBM — високопродуктивний градієнтний бустинг фреймворк від Microsoft, оптимізований для швидкості та продуктивності.
23. Microsoft Copilot — інструмент на основі штучного інтелекту, який працює на базі пошукової системи Bing та великих мовних моделях від OpenAI, що використовується для генерування відповідей. пошуку інформації та аналізу даних.
24. Midjourney — генеративна модель штучного інтелекту, яка перетворює текстові описи на зображення. Використовується для створення художніх та креативних візуалізацій, надаючи можливість генерувати зображення на основі заданих текстових запитів.
25. MXNet — платформа з відкритим кодом для глибинного навчання від Apache SoftwareFoundation, підтримує різні мови програмування.
26. ONNX Runtime — інструмент з відкритим кодом для виконання моделей машинного навчання у форматі ONNX, підтримує різні апаратні платформи.
27. OpenAI ChatGPT — генеративна модель для обробки природної мови від OpenAI, застосовується для генерації тексту та відповіді на запитання.
28. Perplexity — вебсервіс від Perplexity AI, використовується для пошуку та обробки інформації.PyTorch фреймворк з відкритим кодом для машинного навчання від Meta, використовується для розробки та тренування моделей.
29. RapidMiner — платформа для аналізу даних та машинного навчання, надає інструменти для побудови моделей без необхідності програмування.
30. Scikit learn — бібліотека Python для машинного навчання, використовується для класифікації, регресії та кластеризації.
31. TensorFlow — платформа з відкритим кодом для машинного навчання від Google, застосовується для створення та тренування моделей.
32. Theano — бібліотека Python з відкритим кодом для чисельних обчислень, дає змогу ефективно визначати та оптимізувати математичні вирази.

Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram

По темi

Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram

У Мінцифри опублікували інструкцію з бронювання працівників через портал «Дія», яка зводиться до 4 кроків

По темi

У Мінцифри опублікували інструкцію з бронювання працівників через портал «Дія», яка зводиться до 4 кроків

ПриватБанк запустив ШІ-сервіс для бізнесу, який миттєво проаналізує ділову репутацію контрагентів

По темi

ПриватБанк запустив ШІ-сервіс для бізнесу, який миттєво проаналізує ділову репутацію контрагентів

Пошуковий ШІ-стартап Perplexity випустив інструмент, який створює звіти та електронні таблиці за 10 хвилин

По темi

Пошуковий ШІ-стартап Perplexity випустив інструмент, який створює звіти та електронні таблиці за 10 хвилин