AI透明度报告
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引言
我们致力于负责任地开发和使用人工智能 (AI) 技术。我们全力确保部署于我们应用程序中的AI功能（以下简称“AI功能”）不仅符合监管要求，更遵循行业最佳实践及下列AI原则：
- 透明化设计原则：我们通过适当提供产品内通知以及更新AI透明度报告，优先保障开放性与可解释性。
- 以隐私为中心的数据保护：透明的数据收集、负责任的数据使用以及数据问责制管理，是AI功能中数据保护的三大支柱。
- 算法问责：我们要求建立清晰的问责体系来管理AI风险。
- 公平性与包容性：我们努力降低AI功能中产生非预期偏见与歧视性行为的风险。我们相信AI应赋能每个人，并促进整体繁荣、包容性发展与共同成长。
- 数据监管：我们的AI功能设计采用行业公认的信息安全保障措施。
- 安全性与可靠性保障：我们的AI功能设计确保安全可靠运行。
本AI透明度报告通过“AI功能卡”提供我们已部署的AI功能的相关信息，每张功能卡概述了每项AI功能的重要信息，包括其用途、实现方法和风险评级等。AI功能卡按其功能以及在开发和运行中所使用的数据进行分类。
1- AI功能卡说明
AI功能、解决方案和产品的名称：AI功能的名称位于AI功能卡的顶部。第一行列出与AI功能相关的解决方案和产品。在某些情况下，AI功能应用于整个平台。
目的：描述AI功能的使用场景与功能。
实现方法：提供AI功能所采用的模型名称、AI功能的运行详情以及开发阶段使用的训练数据信息。
处理的数据：概述为实现AI功能在执行中所使用的数据。数据类别包括公共来源、专有来源及客户数据（亦称客户内容，即客户或代表客户向AI助手/聊天机器人提交的数据或信息）。
请注意，客户数据绝不会用于训练AI模型。但我们会记录提示词与回复，用于离线再训练或微调。记录的数据不会用于重建用户内容或尝试重新识别用户身份。
- 默认：指示AI功能默认开启还是关闭（即作为预设选项）。
- 禁用选项：指示客户管理员是否可以开启或关闭该功能。启用/禁用AI功能的控制选项位于下方AI功能表中。
- 高风险: 极有可能危及健康与安全，或对个人基本权利产生不利影响的AI功能。欧盟AI法案第6条描述了AI系统被评定为“高风险”的阈值条件，即该系统满足第6(1) 条的安全元件标准，或属于附录III（高风险AI系统具体清单）所列类别。
- 有限（透明度）风险：使用通用AI模型生成原创内容的AI功能，以及与个人直接交互的AI功能。示例包括自主聊天机器人；长文本摘要提取、自主生成软件代码、根据自然语言生成数字图像以及基于给定提示词生成文章或创意故事的技术；创作原创乐谱和歌曲的音乐作曲工具；以及基于文本描述生成动画序列或编辑视频的视频生成工具。
- 极低风险：不属于高风险或有限/透明度AI风险类别的AI功能。示例包括垃圾邮件过滤器、库存管理系统和业务流程改进工具。
2- 分类
我们根据功能性及相似的数据用途对AI功能进行类别。
AI聊天助手
本类别包括通过调用意法半导体可信数据源（如在意法半导体网站上公开发布的产品文档、产品信息和洞察文章）响应客户输入，提供专业知识并解答客户问题的AI功能。这些AI功能采用自然语言交互界面提供定制化信息，通常包含支持资料的链接，以便更深入地参考和验证。
除客户为驱动功能执行而输入的提示词外，这些AI功能不使用任何客户数据。
AI功能：STM32 Sidekick
| 规格 | 说明 |
|---|---|
| 解决方案及产品 | www.st.com上的社区页面。 |
| 目的 | 对话式聊天机器人，用于回答客户关于STM32文档的自定义问题。回复基于意法半导体产品文档生成。通过向客户的具体问题提供定制化答案，该AI功能为客户节省了研究和在我们面向客户的资源中查找信息的时间。 |
| 实现方法 | 使用的模型 Azure OpenAI文本嵌入模型与Azure OpenAI GPT系列模型。
工作原理 采用检索增强生成 (RAG) 技术：通过Azure OpenAI文本嵌入模型将数据转化为向量表示，再比较数据以找到与用户问题相关的回复。
训练数据 无。 |
| 处理的数据 | 面向客户的产品文档、产品信息和洞察文章。 客户输入仅用于执行模型。 |
| 控制权限 | 默认：关闭 禁用选项：否 |
| 欧盟AI法案风险评级 | 有限风险 |
AI功能：STM32 Sidekick
对话式聊天机器人，用于回答客户关于STM32文档的自定义问题。回复基于意法半导体产品文档生成。通过向客户的具体问题提供定制化答案，该AI功能为客户节省了研究和在我们面向客户的资源中查找信息的时间。
使用的模型
Azure OpenAI文本嵌入模型与Azure OpenAI GPT系列模型。
工作原理
采用检索增强生成 (RAG) 技术：通过Azure OpenAI文本嵌入模型将数据转化为向量表示，再比较数据以找到与用户问题相关的回复。
训练数据
无。