Поскольку принятие искусственного интеллекта ускоряется, организации могут упускать из виду важность обеспечения их продуктов Gen AI. Компании должны проверять и обеспечить большие языковые модели ниже (LLMS), чтобы не дать злонамеренным субъектам эксплуатировать эти технологии. Кроме того, сам ИИ должен быть в состоянии распознать, когда он используется для преступных целей.
Повышенная наблюдением и мониторинг поведения модели, наряду с акцентом на базу данных может помочь определить, когда были скомпрометированы LLMS. Эти методы имеют решающее значение для укрепления безопасности продуктов Gen AI организации. Кроме того, новые методы отладки могут обеспечить оптимальную производительность для этих продуктов.
Поэтому важно, что, учитывая уровень усыновления, организации должны сделать более осторожный подход при разработке или внедрении LLM для защиты своих инвестиций в ИИ.
Создание охранников
Реализация продуктов AI New Gen значительно увеличивает объем данных, проходящих через компании сегодня. Организации должны выяснить, какой тип данных, которые они предоставляют для LLM, которые эксплуатируют их продукты ИИ и, что важно, поскольку эти данные будут интерпретированы и переданы клиентам.
Благодаря своему неопределенному характеру, приложения LLM могут непредсказуемо «галлюцинации», генерируя неприемлемые, не связанные или, возможно, вредные ответы. Чтобы смягчить этот риск, организации должны создать охранников, чтобы предотвратить поглощение LLMS и перезапуск незаконной или опасной информации.
Мониторинг вредоносных намерений
Для систем ИИ также важно распознавать, когда они эксплуатируются для вредоносных целей. Использование Easy LLM, таких как чат -сапоги, особенно уязвимо для атак, таких как JailBrike, где злоумышленник излучает злонамеренное обещание, которое обманывает LLM, чтобы обходить смягчающих охранников, созданных его командой приложений. Это представляет значительный риск разоблачения конфиденциальной информации.
Мониторинг модели поведения для потенциальных уязвимостей безопасности или вредоносных атак имеет важное значение. Наблюдение LLM играет важную роль в повышении безопасности приложений LLM. Отслеживая шаблоны доступа, входные данные и выходы модели, наблюдаемые инструменты могут обнаружить аномалии, которые могут указывать на фильтрацию или противоположные атаки. Это позволяет ученым и оборудованию безопасности данных активно выявлять и смягчить угрозы безопасности, защищать конфиденциальные данные и обеспечивать целостность приложений LLM.
Валидация по касте данных
Характер угроз безопасности организации – и ее данных – продолжает развиваться. В результате LLMS рискует взломать и кормить поддельные данные, которые могут исказить их ответы. Хотя необходимо реализовать меры для предотвращения нарушения LLMS, одинаково важно контролировать тщательные источники данных, чтобы гарантировать, что они не повреждены.
В этом контексте линия данных будет играть жизненно важную роль в отслеживании происхождения и движения данных в течение его жизненного цикла. Потеряя безопасность и подлинность данных, а также обоснованность библиотек данных и зависимостей, которые поддерживают LLM, команды могут критически оценить данные LLM и точно определить его источник. Следовательно, процессы и исследования линии данных позволят оборудованию для проверки всех новых данных LLM, прежде чем интегрировать их в свои продукты Gen AI.
Группировка доступа к отладке
Для обеспечения безопасности продуктов искусственного интеллекта является ключевым фактором, но организации также должны поддерживать постоянные результаты, чтобы максимизировать их отдачу от инвестиций. DevOps могут использовать такие методы, как группировка, которая позволяет им группировать события для выявления тенденций, помогая отладки продуктов и услуг ИИ.
Например, при анализе производительности Chatbot для расчета неправильных ответов группировка может использоваться для сгруппирования наиболее часто вопросов. Этот подход помогает определить, какие вопросы получают неправильные ответы. Выявляя тенденции между наборами вопросов, иначе разные и не связанные, команды могут лучше понять проблему.
Упрощенный и централизованный метод сбора и анализа групп данных, метод помогает сэкономить время и ресурсы, что позволяет DevOps сверлить корень проблемы и эффективно относиться к ней. В результате эта способность исправлять ошибки как в лаборатории, так и в реальных сценах улучшает общую производительность продуктов искусственного интеллекта от компании.
С момента выхода LLM, таких как GPT, Lamda, Lama и нескольких других, Geni быстро стал более интегрированным в аспекты бизнеса, финансов, безопасности и исследований, чем раньше. Однако, пытаясь выполнить новейшие продукты Gen AI, организации должны оставаться внимательными к безопасности и производительности. Скомпрометированный или ошибочный продукт может быть, как лучше, дорогого пассивного и, в худшем, незаконно и, возможно, опасно. Линия данных, наблюдение и очистка необходимы для успешной активности любого поколения ИИ.
Вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных промышленными лидерами? Посмотреть AI & Big Data Expo, проходящую в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Комплексное мероприятие связано с другими основными событиями, включая Smart Automatic Conference, Blockx, неделю цифровой трансформации и кибербезопасность и Cloud Expo.
