중요합니다
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Microsoft는 Azure AI Language를 사용하는 솔루션을 책임감 있게 개발하고 배포하는 데 도움을 주고자 합니다. 우리는 AI 시스템의 공정성, 안정성 및 안전, 개인 정보 보호 및 보안, 포용성, 투명성 및 인간의 책임을 고려하여 개인 기관과 존엄성을 유지하기 위한 원칙적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 이러한 고려 사항은 책임 있는 AI를 개발하기 위한 Microsoft의 노력과 일치합니다.
이 문서에서는 Azure AI 언어 기능과 이 기술을 책임감 있게 사용하기 위한 주요 고려 사항에 대해 설명합니다. AI 기반 제품 및 기능을 사용하고 구현하는 방법을 결정할 때 다음 요소를 고려합니다.
일반 지침
AI 기반 제품 또는 기능을 배포할 준비가 되면 다음 활동을 통해 성공을 설정할 수 있습니다.
수행할 수 있는 작업 이해: 기능 및 제한 사항을 이해하기 위해 사용하는 모든 AI 모델의 기능을 완전히 평가합니다. 특정 시나리오 및 컨텍스트에서 수행되는 방식을 이해합니다.
실제, 다양한 데이터로 테스트: 사용자, 지리 및 배포 컨텍스트의 다양성을 반영하는 실제 상태 및 데이터로 시스템을 철저히 테스트하여 시나리오에서 시스템이 수행하는 방식을 이해합니다. 작은 데이터 세트, 가상 데이터 및 종단 간 시나리오를 반영하지 않는 테스트는 프로덕션 성능을 충분히 나타낼 가능성이 낮습니다.
개인의 개인 정보 보호 권리를 존중합니다. 합법적이고 정당한 목적으로 개인으로부터 데이터와 정보만 수집합니다. 이 용도로 사용하는 데 동의한 데이터 및 정보만 사용합니다.
법적 검토: 적절한 법률 자문을 받아 솔루션을 검토합니다. 특히 민감하거나 위험 수준이 높은 애플리케이션에서 솔루션을 사용하는 경우 해당 솔루션을 검토합니다. 어떤 제한 내에서 작업해야 하는지를 이해하고 미래에 발생할 수 있는 문제를 해결해야 할 책임을 이해합니다. 법률 자문 또는 지침을 제공하지 마세요.
시스템 검토: AI 기반 제품 또는 기능을 기존 소프트웨어 시스템, 고객 또는 조직 프로세스에 통합하고 책임감 있게 사용하려는 경우 시스템의 각 부분이 어떤 영향을 받는지 이해해야 합니다. AI 솔루션이 Microsoft의 책임 있는 AI 원칙에 어떻게 부합하는지 고려합니다.
사용자 참여형: 사용자를 참여시키고 사용자의 감독을 탐구하려는 일관된 패턴 영역으로 포함합니다. 즉, AI 기반 제품 또는 기능을 지속적으로 감독하고 의사 결정에서 인간의 역할을 유지 관리합니다. 피해를 방지하기 위해 솔루션에 실시간 인간의 개입을 할 수 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 AI 모델이 필요에 따라 수행되지 않는 위치를 관리할 수 있습니다.
보안: 솔루션이 안전하고 콘텐츠의 무결성을 유지하고 무단 액세스를 방지하기 위한 적절한 제어가 있는지 확인합니다.
고객 피드백 루프: 사용자와 개인이 배포된 후 서비스와 관련된 문제를 보고할 수 있는 피드백 채널을 제공합니다. AI 기반 제품 또는 기능을 배포한 후에는 지속적인 모니터링 및 개선이 필요하며, 개선을 위한 피드백과 제안을 구현할 준비가 되어 있어야 합니다.