تشرح AWS كيف تطلق بأمان نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في خدمة Bedrock

شرحت AWS كيفية إطلاقها بشكل آمن لنماذج ذكاء اصطناعي متقدمة من خلال خدمة Bedrock الخاصة بها، مؤكدة أن الأمان مبني على عقود من الاستثمار في حماية البنية التحتية للسحابة.

ما هو Amazon Bedrock

Amazon Bedrock هي خدمة مدارة من AWS توفر للشركات إمكانية الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة من خلال واجهة برمجية تطبيقات واحدة، دون الحاجة إلى نشر والحفاظ على البنية التحتية الخاصة بهم. من خلال Bedrock، تتوفر نماذج من عدة مطورين، بما في ذلك Anthropic و Meta، بالإضافة إلى نماذج Amazon الخاصة. تم تصميم الخدمة كقناة رئيسية يحصل من خلالها عملاء AWS المؤسسيون على إمكانية الوصول إلى أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة بعد إطلاقها، دون نشر مجموعات GPU الخاصة بهم.

• تضع AWS نفسها كـ "أكثر مكان آمن لتشغيل أي عبء عمل"
• استثمارات AWS في أمان البنية التحتية جارية منذ أكثر من عقدين منذ تأسيس الشركة
• Amazon Bedrock مبني على هذا الأساس الأمني
• من خلال Bedrock، يحصل العملاء على إمكانية الوصول إلى نماذج من عدة مطورين دون بنية تحتية GPU خاصة بهم

كيف تختبر AWS النماذج قبل الإطلاق

قبل أن يصبح نموذج جديد متاحاً لعملاء Bedrock، يمر بعدة مستويات من الاختبار: الاختبارات الحمراء للمقاومة ضد الطلبات الخبيثة، والتقييمات الآلية لجودة وأمان الإجابات، وتكوين مرشحات الحماية التي تسمى guardrails، والتي يمكن تكوينها بمرونة لاحتياجات الشركة المحددة. كما تطور AWS أدوات للتحقق الآلي من صحة الإجابات المنطقية للنموذج لتقليل مخاطر الهلوسة في السيناريوهات الحساسة مثل المالية أو الرعاية الصحية. هذه العملية متعددة المراحل هي ممارسة شائعة لجميع موفري السحابة الرئيسيين، لكن AWS تؤكد أنها تركز على الأمان المدمج بدلاً من الأمان الإضافي.

لماذا هذا مهم لعملاء المؤسسات

عادة ما تعمل الشركات التي تربط نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال Bedrock مع بيانات حساسة—التقارير المالية والسجلات الطبية والاتصالات الداخلية. بالنسبة لهم، تكون سرعة إطلاق نموذج جديد ثانوية مقارنة بالضمان بأن النموذج لن يصبح قناة لتسرب البيانات ولن يتصرف بشكل غير متوقع في الإنتاج. هذا هو السبب في أن موفري السحابة الرئيسيين مثل AWS يشرحون بشكل متزايد عملياتهم الداخلية لاختبار النموذج علناً—فهو جزء من المنافسة على ثقة عملاء المؤسسات، وليس فقط على سرعة وجودة النماذج نفسها.

ماذا يعني هذا

مع قيام الشركات بإسناد نماذج الذكاء الاصطناعي بمهام حساسة بشكل متزايد، تصبح عملية اختبارها قبل الإطلاق جزءاً مهماً من المنتج مثل النموذج نفسه.