PowerSchool beskriver hvordan de bruker Amazon SageMaker til å beskytte over 60 millioner elever med AI-drevet innholdsfiltrering.
PowerSchool har finjustert Llama 3.1 8B via SageMaker JumpStart for sin AI-assistent PowerBuddy, og sier at løsningen oppnådde bedre nøyaktighet samtidig som falske positive holdes lave. Systemet er designet for å særskilt skille mellom legitime faglige diskusjoner og skadelig innhold i utdanningskontekst, og skal kunne oppdage og blokkere indikasjoner på mobbing, selvskading, hatprat, upassende seksuelt innhold og vold. Arkitekturen omfatter anonymisert treningsdata lagret i krypterte Amazon S3-bøtter, SageMaker-trening og distribusjon på administrerte endepunkter med autoskalering, integrasjon via Amazon API Gateway, og overvåking gjennom Amazon CloudWatch. PowerSchool vektlegger kontroll over modellvekter, inkrementell trening, kostnadseffektivitet, granular transparens og en kontinuerlig forbedringssløyfe med tilbakemelding, A/B-testing og planlagte retreninger. Dette er relevante AI-nyheter for norske skoler fordi integrering av kunstlig intelligens (KI) i læringsplattformer krever tilsvarende sikkerhets- og skalerbarhetsløsninger.
Kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/responsible-ai-how-powerschool-safeguards-millions-of-students-with-ai-powered-content-filtering-using-amazon-sagemaker-ai | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
