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:

  1. 设计透明化:我们通过适当的产品内通知及更新《AI透明度报告》,优先保障开放性与可解释性。
  2. 以隐私为核心的数据保护:透明的数据收集、负责任的数据使用与管理,是保护AI功能中数据的关键支柱。
  3. 算法责任制:我们要求建立明确的AI风险管理责任制度。
  4. 公平与包容:我们努力降低AI功能中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,促进整体繁荣、包容性发展与共同成长。
  5. 数据监管:我们的AI功能采用行业公认的信息安全保障措施进行设计。
  6. 安全与可靠性保障:我们的AI功能旨在确保安全、可靠地运行。

本《AI透明度报告》通过“AI功能卡片”介绍已部署的各项AI功能。每张功能卡都概述了该功能的重要信息,包括用途、实现方法和风险评级等。AI功能卡片按功能及开发与运行中使用的数据进行分类。

1- AI功能卡片说明

AI功能、解决方案和产品的名称:AI功能的名称位于功能卡片顶部。第一行列出与该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功能的使用场景与具体功能。

实现方法:提供所用AI模型的名称、功能运行详情,以及开发阶段使用的训练数据信息。

处理的数据:概述执行过程中用于实现AI功能的数据。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”,即客户或其代表提交给AI助手/聊天机器人的数据或信息)。

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。

控制权限:详细说明客户启用或禁用AI功能的控制选项。
  • 默认状态:指示AI功能默认处于开启或关闭状态(即预选选项)。
  • 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。
欧盟AI法案风险评级:基于对伦理AI开发的承诺,意法半导体不开发欧盟AI法案定义的“禁止类AI系统”,且不计划在服务中提供任何高风险AI功能或系统。以下是根据欧盟AI法案风险评定标准对各类AI风险的说明:
  • 高风险:可能对健康安全造成重大危害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条规定了AI系统被认定为“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,或属于附件三(高风险AI系统具体清单)所列类别。
  • 有限(透明度)风险:使用通用目的AI模型生成原创内容,或与个人直接交互的AI功能。例如自主聊天机器人;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创作文章或创意故事的技术;创作原创乐谱和歌曲的作曲工具;基于文本描述生成动画序列或编辑视频的视频生成工具。
  • 低风险:不属于高风险或有限(透明度)风险类别的AI功能。例如垃圾邮件过滤器、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功能进行分类。

AI聊天助手

本类别包括通过调用意法半导体可信数据源(如产品文档、产品信息以及在意法半导体网站公开发布的洞察文章)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,通常附带参考资料的链接以供深度查阅与验证。

这些AI功能仅使用客户输入的提示词驱动功能执行,不使用任何其他客户数据。

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。通过针对具体问题提供定制化答案,该AI功能为客户节省了在面向客户的资源中研究和查找信息的时间。

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,再比对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

默认状态:关闭

禁用选项:无

欧盟AI法案风险评级

有限风险

AI功能:STM32 Sidekick

www.st.com上的社区页面。

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。通过针对具体问题提供定制化答案,该AI功能为客户节省了在面向客户的资源中研究和查找信息的时间。

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,再比对数据以找到与用户问题相关的回复。
 

训练数据

无。

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。

默认状态:关闭

禁用选项:无

有限风险

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