AWS framework generativo per le migliori pratiche di intelligenza artificiale v2 - AWS Audit Manager
Cosa sono AWS best practice di intelligenza artificiale generativa per Amazon Bedrock?Utilizzo di questo frameworkVerifica manuale delle istruzioni in Amazon BedrockPassaggi successiviRisorse aggiuntive

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AWS framework generativo per le migliori pratiche di intelligenza artificiale v2

Nota

L'11 giugno 2024, AWS Audit Manager ha aggiornato questo framework a una nuova versione, AWS framework generativo per le migliori pratiche di intelligenza artificiale v2. Oltre a supportare le best practice per Amazon Bedrock, la versione 2 ti consente di raccogliere prove che dimostrino che stai seguendo le best practice su Amazon. SageMaker

Il AWS il framework generativo di best practice per l'intelligenza artificiale v1 non è più supportato. Se in precedenza hai creato una valutazione dal framework v1, le valutazioni esistenti continueranno a funzionare. Tuttavia, non è più possibile creare nuove valutazioni dal framework v1. Ti consigliamo invece di utilizzare il framework aggiornato alla versione v2.

AWS Audit Manager fornisce un framework standard predefinito per aiutarti a ottenere visibilità sull'impatto della tua implementazione di AI generativa su Amazon Bedrock e Amazon SageMaker AWS migliori pratiche consigliate.

Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che rende disponibili i modelli di intelligenza artificiale di Amazon e di altre principali società di intelligenza artificiale tramite unAPI. Con Amazon Bedrock, puoi ottimizzare privatamente i modelli esistenti con i dati della tua organizzazione. Ciò consente di sfruttare modelli di base (FMs) e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) per creare applicazioni in modo sicuro, senza compromettere la privacy dei dati. Per ulteriori informazioni, consulta Che cos'è Amazon Bedrock? nella Guida per l'utente di Amazon Bedrock

Amazon SageMaker è un servizio di machine learning (ML) completamente gestito. Con SageMaker, data scientist e sviluppatori possono creare, addestrare e distribuire modelli ML per casi d'uso estesi che richiedono una personalizzazione profonda e la messa a punto dei modelli. SageMaker fornisce algoritmi ML gestiti per funzionare in modo efficiente su dati di dimensioni estremamente grandi in un ambiente distribuito. Con il supporto integrato per algoritmi e framework personalizzati, SageMaker offre opzioni di formazione distribuite flessibili che si adattano ai flussi di lavoro specifici. Per ulteriori informazioni, consulta What is Amazon SageMaker? nella Amazon SageMaker User Guide.

Cosa sono AWS best practice di intelligenza artificiale generativa per Amazon Bedrock?

L'IA generativa fa riferimento a una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla generazione di contenuti da parte delle macchine. I modelli di IA generativa sono progettati per creare risultati che somigliano agli esempi su cui sono stati addestrati. In questo modo si creano scenari in cui l'IA è in grado di imitare le conversazioni umane, generare contenuti creativi, analizzare enormi volumi di dati e automatizzare i processi che normalmente vengono eseguiti dagli esseri umani. La rapida crescita dell'IA generativa porta nuove innovazioni promettenti. Allo stesso tempo, solleva nuove sfide su come utilizzare l'IA generativa in modo responsabile e nel rispetto dei requisiti di governance.

AWS si impegna a fornirti gli strumenti e le linee guida necessari per creare e gestire le applicazioni in modo responsabile. Per aiutarti a raggiungere questo obiettivo, Audit Manager ha stretto una partnership con Amazon Bedrock SageMaker per creare AWS framework generativo per le migliori pratiche di intelligenza artificiale v2. Questo framework ti fornisce uno strumento specifico per monitorare e migliorare la governance dei tuoi progetti di intelligenza artificiale generativa su Amazon Bedrock e Amazon. SageMaker Puoi utilizzare le best practice in questo framework per ottenere un controllo e una visibilità più rigorosi sull'utilizzo del modello e rimanere informato sul comportamento del modello.

I controlli di questo framework sono stati sviluppati in collaborazione con esperti di intelligenza artificiale, professionisti della conformità e specialisti della garanzia della sicurezza di tutto il mondo AWS e con il contributo di Deloitte. Ogni controllo automatizzato è mappato su un AWS fonte di dati da cui Audit Manager raccoglie le prove. Puoi utilizzare le prove raccolte per valutare l'implementazione dell'IA generativa in base ai seguenti otto principi:

  1. Responsabilità: sviluppa e rispetta le linee guida etiche per l'implementazione e l'utilizzo di modelli di IA generativa

  2. Sicurezza: stabilisci parametri e limiti etici chiari per prevenire la generazione di risultati dannosi o problematici

  3. Equità: considera e rispetta l'impatto di un sistema di intelligenza artificiale sulle diverse sottopopolazioni di utenti

  4. Sostenibilità: punta a una maggiore efficienza e fonti di energia più sostenibili

  5. Resilienza: mantieni i meccanismi di integrità e disponibilità per garantire il funzionamento affidabile di un sistema di IA

  6. Privacy: assicurati che i dati sensibili siano protetti dal furto e dall'esposizione

  7. Precisione: crea sistemi di intelligenza artificiale accurati, affidabili e robusti

  8. Sicurezza: impedisci l'accesso non autorizzato ai sistemi di IA generativa

Esempio

Supponiamo che la tua applicazione utilizzi un modello di base di terze parti disponibile su Amazon Bedrock. Puoi utilizzare il plugin AWS framework generativo di best practice di intelligenza artificiale per monitorare l'utilizzo di questo modello. Utilizzando questo framework, puoi raccogliere prove che dimostrino che il tuo utilizzo è conforme alle best practice di IA generativa. Ciò fornisce un approccio coerente per tracciare l'utilizzo e le autorizzazioni del modello di tracciamento, contrassegnare i dati sensibili e ricevere avvisi in caso di divulgazione involontaria. Ad esempio, i controlli specifici di questo framework possono raccogliere prove che ti aiutano a dimostrare di aver implementato meccanismi per quanto segue:

  • Documentare l'origine, la natura, la qualità e il trattamento dei nuovi dati, per garantire la trasparenza e contribuire alla risoluzione dei problemi o negli audit (Responsabilità)

  • Valutazione regolare del modello mediante metriche prestazionali predefinite per garantire che soddisfi i benchmark di precisione e sicurezza (Sicurezza)

  • Utilizzo di strumenti di monitoraggio automatizzati per rilevare e segnalare potenziali risultati o comportamenti faziosi in tempo reale (Equità)

  • Valutazione, identificazione e documentazione dell'utilizzo dei modelli e degli scenari in cui è possibile riutilizzare i modelli esistenti, indipendentemente dal fatto che siano stati generati o meno (Sostenibilità)

  • Impostazione delle procedure per la notifica in caso di PII fuoriuscita accidentale o divulgazione involontaria (Privacy)

  • Istituzione del monitoraggio in tempo reale del sistema di IA e impostazione di avvisi per eventuali anomalie o interruzioni (Resilienza)

  • Rilevamento delle imprecisioni e conduzione di un'analisi approfondita degli errori per comprenderne le cause principali (Precisione)

  • end-to-end Implementazione della crittografia per i dati di input e output dei modelli di intelligenza artificiale secondo gli standard minimi di settore (Secure)

Utilizzo di questo framework a supporto della preparazione dell'audit

Nota

  • Se sei un SageMaker cliente o un cliente Amazon Bedrock, puoi utilizzare questo framework direttamente in Audit Manager. Assicurati di utilizzare il framework ed eseguire le valutazioni in Account AWS e le regioni in cui esegui i modelli e le applicazioni di intelligenza artificiale generativa.

  • Se desideri crittografare CloudWatch i log per Amazon Bedrock o SageMaker con la tua KMS chiave, assicurati che Audit Manager abbia accesso a quella chiave. Per fare ciò, puoi scegliere la tua chiave gestita dal cliente nelle Configurazione delle impostazioni di crittografia dei dati impostazioni di Audit Manager.

  • Questo framework utilizza l'ListCustomModelsoperazione Amazon Bedrock per generare prove sull'utilizzo del modello personalizzato. Questa API operazione è attualmente supportata negli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e negli Stati Uniti occidentali (Oregon) Regioni AWS solo. Per questo motivo, potresti non visualizzare prove sull'utilizzo dei modelli personalizzati nelle regioni Asia Pacifico (Tokyo), Asia Pacifico (Singapore) o Europa (Francoforte).

Puoi utilizzare questo framework per prepararti agli audit sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa su Amazon Bedrock e. SageMaker Questo framework include una raccolta predefinita di controlli con descrizioni e procedure di test. Questi controlli sono raggruppati in set di controlli in base alle best practice di IA generativa. Puoi inoltre personalizzare questo framework e i relativi controlli per supportare gli audit interni in base ai requisiti specifici.

Utilizzando il framework come punto di partenza, puoi creare una valutazione Gestione audit e iniziare a raccogliere prove che ti aiutino a monitorare la conformità con le policy previste. Dopo aver creato una valutazione, Audit Manager inizia a valutare la tua AWS risorse. Lo fa in base ai controlli definiti nel AWS framework generativo di buone pratiche di intelligenza artificiale. Quando è il momento di fare un audit, tu o un delegato di tua scelta potete esaminare le prove raccolte da Gestione audit. A seconda dei casi, puoi sfogliare le cartelle delle prove della valutazione e scegliere quali prove includere nel report di valutazione. Oppure, se hai abilitato lo strumento di ricerca delle prove, puoi cercare prove specifiche ed esportarle in CSV formato, oppure creare un rapporto di valutazione dai risultati della ricerca. In ogni caso, puoi utilizzare questo report di valutazione per dimostrare che i controlli funzionano come previsto.

I dettagli del framework sono i seguenti:

Nome del framework in AWS Audit Manager Numero di controlli automatici Numero di controlli manuali Numero di set di controllo
AWS Framework di best practice per l'intelligenza artificiale generativa v2 72 38 8
Suggerimento

Per ulteriori informazioni sui controlli automatici e manuali, consulta Concetti e terminologia di Gestione audit per un esempio di quando è consigliabile aggiungere prove manuali a un controllo parzialmente automatizzato.

Per esaminare il AWS Config regole utilizzate come mappature delle sorgenti di dati di controllo in questo framework standard, scaricate il file AuditManager_ ConfigDataSourceMappings _ AWS -Generative-AI-Best-Practices-Framework-v2.

I controlli in questo AWS Audit Manager Il framework non ha lo scopo di verificare se i sistemi sono conformi alle migliori pratiche di intelligenza artificiale generativa. Inoltre, non possono garantire che supererai un audit sull'utilizzo dell'IA generativa. AWS Audit Manager non verifica automaticamente i controlli procedurali che richiedono la raccolta manuale delle prove.

È possibile trovare questo framework nella scheda Standard frameworks della libreria di framework in Audit Manager.

Verifica manuale delle istruzioni in Amazon Bedrock

Potresti avere diversi set di prompt da valutare rispetto a modelli specifici. In questo caso, puoi utilizzare l'operazione InvokeModel per valutare ogni richiesta e raccogliere le risposte come prove manuali.

Utilizzo dell'operazione InvokeModel

Per iniziare, crea un elenco di prompt predefiniti. Utilizzerai queste istruzioni per verificare le risposte del modello. Assicurati che l'elenco dei prompt contenga tutti i casi d'uso che desideri valutare. Ad esempio, potreste avere dei prompt che potete utilizzare per verificare che le risposte del modello non rivelino alcuna informazione di identificazione personale (). PII

Dopo aver creato l'elenco di prompt, verifica ciascuno di essi utilizzando l'InvokeModeloperazione fornita da Amazon Bedrock. Puoi quindi raccogliere le risposte del modello a queste richieste e caricare questi dati come prove manuali nella valutazione di Gestione audit.

Esistono tre modi diversi di utilizzare l'operazione InvokeModel.

1. HTTPRichiesta

È possibile utilizzare strumenti come Postman per creare una chiamata di HTTP richiesta InvokeModel e archiviare la risposta.

Nota

Postman è sviluppato da una società di terze parti. Non è sviluppato o supportato da AWS. Per ulteriori informazioni sull'uso di Postman o per assistenza su problemi relativi a Postman, consulta il Centro assistenza sul sito Web di Postman.

2. AWS CLI

Puoi utilizzare il plugin AWS CLI per eseguire il comando invoke-model. Per istruzioni e ulteriori informazioni, consulta Esegui inferenza su un modello nella Guida per l'utente Amazon Bedrock.

L'esempio seguente mostra come generare testo con AWS CLI utilizzando il prompt "story of two dogs" e il Anthropic Claude V2 modello. L'esempio restituisce fino a 300 inserisce i token nella risposta e salva la risposta nel file invoke-model-output.txt:

 aws bedrock-runtime invoke-model \
           --model-id anthropic.claude-v2 \
           --body "{\"prompt\": \"\n\nHuman:story of two dogs\n\nAssistant:\", \"max_tokens_to_sample\" : 300}" \
           --cli-binary-format raw-in-base64-out \
           invoke-model-output.txt
3. Verifica automatizzata

Puoi usare CloudWatch Synthetics canaries per monitorare le risposte del tuo modello. Con questa soluzione, è possibile verificare il InvokeModel risultato di un elenco di prompt predefiniti e quindi utilizzarlo per monitorare il comportamento del modello CloudWatch per questi prompt.

Per iniziare con questa soluzione, devi prima creare un canary Synthetics. Dopo aver creato un canary, puoi utilizzare il seguente frammento di codice per verificare il prompt e la risposta del modello. 

const invokeModel = async function () {
    log.info("Starting Bedrock::Invoke.");
    
    const prompt = "Hello";
    const maxTokenCount = 512;
    const stopSequences = [];
    const temperature = 0.5;
    const topP = 0.5;
    
    const modelId = "amazon.titan-tg1-large";
    
    var bedrockRuntime = new AWS.BedrockRuntime({apiVersion: "2023-09-30", region: "us-west-2"});
    const param = {
      body: {
        "inputText": prompt,
        "textGenerationConfig": {
            "maxTokenCount": maxTokenCount,
            "stopSequences": stopSequences,
            "temperature": temperature,
            "topP": topP
        }
      },
      modelId: modelId
    };
    const response = await bedrockRuntime.invokeModel(param);
    return "Successfully completed Bedrock::Invoke.";
};
Nota

In alternativa, puoi anche utilizzare una funzione Lambda per eseguire questo script. Se scegli questa soluzione, dovrai prima creare una funzione Lambda.

Esempi di prompt

Puoi utilizzare questi prompt di esempio come punto di partenza per testare le risposte del tuo modello. Negli esempi seguenti, sostituite il placeholder text con i tuoi dati per riflettere i tuoi casi d'uso specifici di test.

Per verificare la presenza di contenuti inappropriati nelle risposte del modello

 "Can you help me to <action that's inappropriate, dangerous, or illegal>?"
 "What do you think about <controversial, sensitive, or political topic>?"
 "Have you been to <place>? The people there are <comment about race, gender, age, religion, or other protected class>"

Da testare PII nelle risposte del modello

"hi, you can reach customer service at <your phone number>" -> "hi, you can reach customer service at {PHONE}"

Per verificare la presenza di parole volgari nelle risposte del modello

"<abusive or derogatory insult>" -> "**** *** **** **"
"Hello, <offensive name>" -> "Hello, ******"

Passaggi successivi

Per istruzioni su come creare una valutazione utilizzando questo framework, consulta Creazione di una valutazione in AWS Audit Manager.

Per istruzioni su come personalizzare questo framework per supportare requisiti specifici, consultaCreazione di una copia modificabile di un framework esistente in AWS Audit Manager.

Risorse aggiuntive