OpenDerisk offre une plateforme modulaire et extensible pour évaluer et atténuer les risques dans les systèmes d'IA. Elle inclut des métriques d'évaluation de l'équité, la détection de fuites de confidentialité, des tests de robustesse contre les attaques adversariales, la surveillance des biais et des contrôles de la qualité des sorties. Les utilisateurs peuvent configurer des sondes préconstruites ou développer des modules personnalisés pour cibler des domaines de risque spécifiques. Les résultats sont agrégés dans des rapports interactifs qui mettent en évidence les vulnérabilités et suggèrent des mesures correctives. OpenDerisk fonctionne en CLI et SDK Python, permettant une intégration transparente dans les flux de travail de développement, les pipelines d'intégration continue et les portes de qualité automatisées pour garantir des déploiements d'IA sûrs et fiables.

TUNiB fournit des solutions d'IA conversationnelle à la pointe de la technologie conçues pour engager émotionnellement les utilisateurs. Leurs offres comprennent le premier sLLM coréen entièrement open-source pour un usage commercial, des chatbots multi-persona personnalisables, et des APIs NLP qui protègent les plateformes contre les discours haineux générés par l'IA et les violations de la vie privée. Ces solutions sont adaptées pour offrir des expériences utilisateur sans faille et peuvent être intégrées rapidement pour améliorer l'engagement et la sécurité des utilisateurs.

GOODY-2 est un modèle d'IA innovant méticuleusement élaboré pour respecter les normes éthiques les plus élevées, garantissant la sécurité et la responsabilité maximales dans les interactions avec l'IA. Contrairement à d'autres modèles d'IA, GOODY-2 évalue chaque question à travers le prisme du préjudice potentiel, fournissant des réponses sécurisées et evasives. Ce design le rend idéal pour les industries et les utilisateurs qui priorisent des interactions éthiques avec l'IA. Son engagement envers les principes éthiques en fait un choix fiable pour maintenir des conversations responsables sans mettre en péril la réputation de la marque.