如影随形

建立对代理AI的信心

发布时间：2025-07-25 14:17编辑：bet356亚洲版本体育浏览（164）

作者：红帽亚太地区技术总监Vincent Caldeira现在比以往任何时候都更加紧迫，因为IA系统从独立模型转变为自主代理系统。这些智能代理商由大规模（LLM）和编排技术推广，这些智能代理做出了越来越多的决策，从而影响公司，人民和社会。但是，我们不能假设这些系统的可靠性。它应该在系统级别上设计，测量和连续改进，不仅在模型级别上。 AI可靠性的关键驱动因素之一是模型供应链中的透明度。这是一个框架，允许公司评估和验证复杂系统中使用的组件的来源，安全性和一致性。如果没有清楚地了解AI模型的构建和实施，几乎不可能进行分析系统要求的风险和风险。在本文中，我们探讨了为什么模型供应链中的透明度是我的Partant，如何支持代理风险的一致性和设计可靠的生态系统的最佳实践。现代AI系统供应链复杂性的增加不再是一个，而是由多个模型，API和相互关联的组件（包括外部数据源和工具）组成。这种复杂性引入了新的风险因素，其中包括： - 数据来源的不确定性：培训数据来自何处？有偏见或不完美吗？ - 第三方模型的风险：外部AI模型是否符合道德和监管标准？ API依赖性：函数调用返回不可靠或不安全的输出时会发生什么？ •自动决策的不透明度：感兴趣的PartiesMonitor和干预AI驱动的决策吗？这些挑战强调了模型供应链中透明度的重要性。这就是为什么行业需要在AI供应链中标准化可见性，以确保模型是由责任构建的牢记和风险调整。为什么风险分析对于代理AI AI很重要。与提供以下内容的传统AI模型不同，它们取决于先进的目标。主动AI容量的这种变化需要新的风险评估方法。实施编排和呼吁多个代理商的呼叫的公司必须评估以下等级：1。毒能和可靠性：系统可以产生一致且可解释的结果吗？ 2。巨大的机器循环控制：人类干预和对齐方式的特征机制吗？ 3。道德护栏 - 系统如何与人类价值和政策保持一致？ 4。缓解适应风险：您可以根据风险变化调整行为吗？人工智能系统调整风险不仅可以执行功能，而且还了解其自身的局限性，传达不确定性并在必要时允许人类监督。即兴即兴的最佳实践E AI系统要确保IA系统可靠，公司需要在其AI生命周期的每个阶段整合安全措施。以下最佳实践可以有所帮助：1。模型的血统和解释性：模型血统跟踪AI模型的整个生命周期（从数据源到实施），并支持偏见和责任的检测，以确保透明度。我解释了ITLITY为用户提供了检查和可理解的决策，以帮助用户理解和信任系统生产。 2.代理风险意识的编排：为防止意外行为，您的代理系统必须包括快速仲裁（验证输入），输出仲裁（过滤响应）和任务锚点（确保其保持在一定范围内）等安全措施。这些机制有助于使人工智能的行为与人类的期望和安全标准保持一致。 3。人类机器圈的政府：即使使用自主AI，人类的监督也很重要避免出乎意料的错误和后果。实时实施干预控制机制和失败证明，以确保可以根据需要监视，修改或涵盖AI的行为。 4. s Chainuministro de ia透明：AI系统必须建立在可验证和可审计的组件上，以保证信任和责任。公司必须跟踪其模型的来源，评估第三方AI的风险，并使用开源框架来提高AI的开发和实施方面的透明度。在整合这些实践时，组织可以主动设计信任机制，而不是部署后的安全特征。从既定的实施模型来看，将您的信心设计要素整合在您中并采用最佳相关实践对于未来几年成功部署业务规模将越来越重要。结论：随着AI从M移动，信任是系统级别上的关键任务ODEL到系统。公司必须采用整体方法来解决信任和透明度。这需要以下内容：•供应链的透明度以评估和验证AI组件。 - 系统的风险分析以预测障碍并减轻偏见。 ・主动设计模型以实施安全性，权益和责任。最终，信任不是一个函数，而是基础。为了确保IA系统安全，有效且与人类价值观保持一致，必须将其旨在信任从数据和模型到决策和实施的各个层次。