পরবর্তী চ্যালেঞ্জ
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
বৃহৎ, জেনারেটিভ মডেলের আবির্ভাব তাদের সম্ভাব্য ওপেন-এন্ডেড আউটপুট ক্ষমতা এবং অনেক সম্ভাব্য ডাউনস্ট্রিম ব্যবহারের কারণে দায়িত্বশীল AI অনুশীলনগুলি বাস্তবায়নের জন্য নতুন চ্যালেঞ্জের সূচনা করে। AI নীতিগুলি ছাড়াও, Google-এর একটি জেনারেটিভ AI নিষিদ্ধ ব্যবহারের নীতি এবং বিকাশকারীদের জন্য জেনারেটিভ AI টুলকিট রয়েছে৷
এছাড়াও গুগল জেনারেটিভ এআই মডেল সম্পর্কে নির্দেশিকা অফার করে:
সারাংশ
ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা, নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার জন্য AI প্রযুক্তির মূল্যায়ন করা AI কে দায়িত্বশীলভাবে গড়ে তোলার চাবিকাঠি। সকলের জন্য নিরাপদ, ন্যায়সঙ্গত এবং নির্ভরযোগ্য পণ্যের বিকাশ নিশ্চিত করার জন্য এই চেকগুলি পণ্য জীবনচক্রের প্রতিটি পর্যায়ে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।
আরও শিক্ষা
কেন আমরা AI - Google AI-তে ফোকাস করি৷
গুগল জেনারেটিভ এআই
PAIR অন্বেষণযোগ্য: ভাষা মডেল কি শিখেছে?
দায়িত্বশীল AI টুলকিট | টেনসরফ্লো
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eGenerative AI models present new challenges to Responsible AI due to their open-ended output and varied uses, prompting the need for guidelines like Google's Generative AI Prohibited Use Policy and Toolkit for Developers.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogle provides further resources on crucial aspects of generative AI, including safety, fairness, prompt engineering, and adversarial testing.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilding AI responsibly requires thorough assessment of fairness, accountability, safety, and privacy throughout the entire product lifecycle.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogle emphasizes the importance of Responsible AI and offers additional resources like the AI Principles, Generative AI information, and toolkits for developers.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# The next challenge\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe advent of large, generative models\nintroduces new challenges to implementing Responsible AI practices due to their\npotentially open-ended output capabilities and many potential downstream uses. In addition to the AI Principles, Google has a [Generative AI Prohibited Use Policy](https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy)\nand [Generative AI Toolkit for Developers](https://ai.google.dev/responsible/docs).\n\nGoogle also offers guidance about generative AI models on:\n\n- [Safety](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-guidance)\n- [Prompt Engineering](/machine-learning/resources/prompt-eng)\n- [Adversarial Testing](/machine-learning/guides/adv-testing)\n\nSummary\n-------\n\nAssessing AI technologies for fairness, accountability, safety, and privacy is\nkey to building AI responsibly. These checks should be incorporated into every\nstage of the product lifecycle to ensure the development of safe, equitable, and\nreliable products for all.\n\nFurther learning\n----------------\n\n[Why we focus on AI -- Google AI](https://ai.google/why-ai/)\n\n[Google Generative AI](https://ai.google/discover/generativeai/)\n\n[PAIR Explorable: What Have Language Models Learned?](https://pair.withgoogle.com/explorables/fill-in-the-blank/)\n\n[Responsible AI Toolkit \\| TensorFlow](https://www.tensorflow.org/responsible_ai)"]]
