ב-re:Invent 2025: AWS מציגה כלים חדשים לבניית AI אחראי ומתקדם

בכנס re:Invent 2025, AWS השיקה עדשת Well-Architected Responsible AI חדשה ועדכנה את עדשות ה-Generative AI ו-Machine Learning (ML). העדכונים וההשקה החדשה מספקים הנחיות מקיפות לארגונים בכל שלבי מסע ה-AI שלהם – ממחקר ראשוני ועד הטמעה בקנה מידה גדול. הכלים הללו מבוססים על AWS Well-Architected Framework, ומתמקדים בפרקטיקות ארכיטקטוניות הטובות ביותר להבטחת אמינות, אבטחה, יעילות ביצועים, אופטימיזציה בעלויות וקיימות, תוך איזון בין היתרונות של AI לסיכונים.

השלוש עדשות פועלות יחד: Responsible AI Lens כבסיס לכל פיתוח AI אחראי, ML Lens לכיסוי רחב של מחזור חיי ML, ו-Generative AI Lens להתמקדות ספציפית במודלים גדולים כמו LLMs. זה מאפשר לארגונים לבנות מערכות AI אמינות, חזקות ומבוססות אמון.

עדשת Responsible AI Lens: בנייה אחראית מראש

העדשה החדשה, AWS Well-Architected Responsible AI Lens, נועדה לסייע למפתחים לאזן בין יתרונות AI לסיכונים לאורך כל מחזור החיים – משלב העיצוב ועד התפעול. היא מבוססת על ניסיון עשיר מתמיכה באלפי workloads AI ומספקת שאלות מחושבות ופרקטיקות מומלצות ברורות.

עקרונות עיצוב מרכזיים

העדשה מבוססת על שלושה עקרונות:

1. Responsible by design – שילוב שיקולים אחראיים בכל שלבי מחזור החיים, עם דגש על זיהוי בעיות מוקדם.
2. Scope use cases narrowly – הגדרת תרחישי שימוש צרים כדי לפשט זיהוי, הפחתה ובדיקת סיכונים.
3. Follow the science – שימוש בהנחיות מבוססות מדע להערכת סיכונים והחלטות שחרור מבוססות ראיות.

שמונה תחומי מיקוד

העדשה מחולקת לשמונה תחומים המכסים את מחזור החיים:

• תיאור תרחיש שימוש: הגדרת הבעיה, אימות הצורך ב-AI וזיהוי בעלי עניין.
• הערכת יתרונות וסיכונים: זיהוי השפעות על קבוצות בעלי עניין.
• הגדרת קריטריונים לשחרור: קביעת קריטריונים ברורים ובדיקים.
• עיצוב מערכי נתונים: יצירת נתונים איכותיים לאימון, הערכה ותפעול.
• עיצוב מערכת ה-AI: הטמעת התנהגות אחראית בעיצוב.
• החלטת שחרור מבוססת ראיות: הערכת יתרונות וסיכונים שיוריים.
• הנחיות שקיפות למשתמשים: תמיכה במשתמשים עם הסברים על שימושים והגבלות.
• ניטור ושחרור לאחר שחרור: מעקב אחר ביצועים ותגובה לבעיות.

התחומים גמישים ומאפשרים סדר עבודה לא ליניארי. כל פרקטיקה מכסה ממדים כמו fairness, explainability, privacy, security, safety, controllability, veracity, robustness ו-transparency.

מי צריך להשתמש בה?

• מפתחי AI (מהנדסים, מנהלי מוצר, מדעני נתונים) – להטמעת איזונים בין יתרונות לסיכונים.
• מנהיגי טכנולוגיה – לסטנדרטיזציה של פרקטיקות בארגון.
• מומחי Responsible AI – לתמיכה בעמידה בתקנות ותקנים.

עדכון עדשת Machine Learning Lens: בסיס לכל workloads ML

העדכון לעדשת ML Lens מספק פרקטיקות cloud-agnostic לכל שלבי מחזור חיי ML, כולל supervised, unsupervised ולמידה מודרנית. הוא משלב יכולות AWS חדשות מ-2023 ואילך.

חידושים מרכזיים

• זרימות שיתופיות נתונים ו-AI: דרך Amazon SageMaker Unified Studio.
• פיתוח מונחה AI: יצירת קוד ושיפור פרודוקטיביות עם Amazon Q.
• אימון מבוזר: עבור מודלים גדולים עם Amazon SageMaker HyperPod.
• התאמת מודלים: Knowledge distillation, fine-tuning עם Amazon Bedrock, Kiro ו-Amazon Q Developer.
• פיתוח no-code: Amazon SageMaker Canvas עם אינטגרציה ל-Amazon Q.
• זיהוי הטיות משופר: מדדי fairness ו-Responsible AI ב-Amazon SageMaker Clarify.
• לוחות מחוונים אוטומטיים: תובנות עסקיות עם Amazon QuickSight.
• ארכיטקטורת Inference מודולרית: Inference Components.
• ניטור מתקדם: debugging ומעקב לאורך מחזור החיים.
• אופטימיזציה בעלויות: SageMaker Training Plans, Savings Plans ו-Spot Instances.

העדשה מתאימה לשימוש בשלבי עיצוב או שיפור מתמשך.

עדכון עדשת Generative AI Lens: מיקוד במודלים גדולים

עדשת Generative AI Lens מתמקדת בארכיטקטורות מבוססות LLMs, כולל model selection, prompt engineering, customization, integration ושיפור מתמשך. העדכון כולל תוספות חדשות:

• הנחיות ל-SageMaker HyperPod: לאורקסטרציה של זרימות GenAI מורכבות.
• מבוא Responsible AI מורחב: דיון בשמונה ממדי Responsible AI של AWS.
• מבוא ארכיטקטורת נתונים: שיקולים אסטרטגיים לתמיכה ב-GenAI.
• מבוא Agentic AI חדש: פרדיגמות ארכיטקטוניות למערכות agentic.
• שמונה תרחישי ארכיטקטורה: כולל autonomous call centers, knowledge worker co-pilots, multi-tenant GenAI services.

אסטרטגיית יישום משולבת

העדשות משתלבות: Responsible AI כבסיס, ML Lens לסקאלה רחבה, GenAI Lens להתמחות. הן מאפשרות חדשנות מהירה תוך שמירה על אמון, הפחתת סיכונים והתאמה לרגולציה.

צעדים הבאים

העדשות זמינות כעת דרך AWS Well-Architected Tool, GitHub repository או יצירת קשר עם AWS Solutions Architect. השתמשו בהן לבדיקת workloads קיימים או פרויקטים חדשים, והתייעצו ב-Whitepapers ו-Pillar documents.

ההשקות הללו ממצבות את AWS כמובילה בפיתוח AI אחראי ומתקדם, ומספקות כלים פרקטיים לחברות ישראליות המבקשות להאיץ אימוץ AI בעסקים תוך ניהול סיכונים.