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बड़े जनरेटिव मॉडल के आने से, एआई के इस्तेमाल से जुड़े ज़िम्मेदार तरीके लागू करने में नई चुनौतियां आती हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि इन मॉडल के आउटपुट की संभावनाएं अनलिमिटेड होती हैं और इनका इस्तेमाल कई कामों के लिए किया जा सकता है. एआई के सिद्धांतों के अलावा, Google के पास जनरेटिव एआई के इस्तेमाल से जुड़ी पाबंदी की नीति और डेवलपर के लिए जनरेटिव एआई टूलकिट है.
Google, जनरेटिव एआई मॉडल के बारे में इन पर भी दिशा-निर्देश देता है:
खास जानकारी
ज़िम्मेदारी के साथ एआई बनाने के लिए, निष्पक्षता, जवाबदेही, सुरक्षा, और निजता के लिए एआई टेक्नोलॉजी का आकलन करना ज़रूरी है. इन जांचों को प्रॉडक्ट लाइफ़साइकल के हर चरण में शामिल किया जाना चाहिए, ताकि सभी के लिए सुरक्षित, सही, और भरोसेमंद प्रॉडक्ट उपलब्ध कराए जा सकें.
ज़्यादा जानकारी
हम एआई पर फ़ोकस क्यों कर रहे हैं – Google के एआई के बारे में जानकारी
Google का जनरेटिव एआई
PAIR Explorable: लैंग्वेज मॉडल ने क्या सीखा है?
ज़िम्मेदारी के साथ एआई का इस्तेमाल करने से जुड़ी टूलकिट | TensorFlow
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\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)"]]
