Аргументы в пользу внедрения аудита в системы ИИ перед масштабированием

Структуры оркестрации для сервисов ИИ выполняют множество функций на предприятиях. Они не только определяют, как взаимодействуют приложения или агенты, но и позволяют администраторам управлять рабочими процессами и агентами, а также проводить аудит своих систем.

По мере того как предприятия начинают масштабировать свои ИИ-сервисы и внедрять их в производство, создание управляемого, отслеживаемого, проверяемого и надёжного конвейера гарантирует, что их агенты будут работать именно так, как должны. Без таких средств контроля организации могут не знать, что происходит в их ИИ-системах, и обнаружить проблему слишком поздно, когда что-то пойдёт не так или они не будут соблюдать нормативные требования.

Кевин Кайли, президент компании Airia, занимающейся корпоративной оркестрацией, в интервью VentureBeat сказал, что фреймворки должны обеспечивать возможность аудита и отслеживания.

«Очень важно иметь возможность наблюдать за происходящим и возвращаться к журналу аудита, чтобы снова увидеть, какая информация была предоставлена и в какой момент, — сказал Кайли. — Вы должны знать, был ли это злоумышленник, внутренний сотрудник, который не знал, что делится информацией, или это была галлюцинация. Вам нужна запись об этом».

В идеале надёжность и возможность аудита должны быть встроены в системы ИИ на самом раннем этапе. Понимание потенциальных рисков, связанных с новым приложением или агентом ИИ, и обеспечение их соответствия стандартам перед развёртыванием поможет развеять опасения по поводу внедрения ИИ в производство.

Однако изначально организации не разрабатывали свои системы с учётом возможности отслеживания и аудита. Многие пилотные программы ИИ начинались как эксперименты без уровня оркестрации или аудиторского следа.

Главный