Man mano che l'adozione di AI accelera, le organizzazioni possono trascurare l'importanza di garantire i loro prodotti Gen AI. Le aziende devono convalidare e proteggere i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sottostanti per impedire agli attori dannosi di sfruttare queste tecnologie. Inoltre, l'IA stessa dovrebbe essere in grado di riconoscere quando viene utilizzata per scopi criminali.
L'osservabilità e il monitoraggio migliorate dei comportamenti del modello, insieme a un focus sul lignaggio dei dati, possono aiutare a identificare quando gli LLM sono stati compromessi. Queste tecniche sono cruciali per rafforzare la sicurezza dei prodotti Gen AI di un'organizzazione. Inoltre, le nuove tecniche di debug possono garantire prestazioni ottimali per tali prodotti.
È importante, quindi, che, dato il rapido ritmo dell'adozione, le organizzazioni debbano adottare un approccio più cauto quando si sviluppano o implementano LLM per salvaguardare i loro investimenti in AI.
Stabilire guardrails
L'implementazione di nuovi prodotti Gen AI aumenta significativamente il volume di dati che fluiscono oggi attraverso le aziende. Le organizzazioni devono essere consapevoli del tipo di dati che forniscono agli LLM che alimentano i loro prodotti AI e, soprattutto, come questi dati verranno interpretati e comunicati ai clienti.
A causa della loro natura non deterministica, le applicazioni LLM possono “allucinare” imprevedibilmente, generando risposte inaccurate, irrilevanti o potenzialmente dannose. Per mitigare questo rischio, le organizzazioni dovrebbero stabilire i guardrail per impedire a LLM di assorbire e trasmettere informazioni illegali o pericolose.
Monitoraggio dell'intento dannoso
È anche fondamentale per i sistemi AI riconoscere quando vengono sfruttati per scopi dannosi. Gli LLM rivolti in user, come i chatbot, sono particolarmente vulnerabili ad attacchi come il jailbreak, in cui un aggressore emette un prompt dannoso che inghiotte l'LLM nel bypassare i guardrail di moderazione stabiliti dal suo team di applicazione. Ciò rappresenta un rischio significativo di esporre informazioni sensibili.
È essenziale il monitoraggio dei comportamenti del modello per potenziali vulnerabilità di sicurezza o attacchi dannosi. L'osservabilità di LLM svolge un ruolo fondamentale nel migliorare la sicurezza delle applicazioni LLM. Tracciando modelli di accesso, dati di input e uscite del modello, gli strumenti di osservabilità possono rilevare anomalie che possono indicare perdite di dati o attacchi contraddittori. Ciò consente ai data scientist e ai team di sicurezza di identificare e mitigare in modo proattivo le minacce alla sicurezza, proteggere i dati sensibili e garantire l'integrità delle applicazioni LLM.
Convalida tramite lignaggio dei dati
La natura delle minacce alla sicurezza di un'organizzazione – e quella dei suoi dati – continua ad evolversi. Di conseguenza, gli LLM sono a rischio di essere hackerati e di essere nutriti con dati falsi, il che può distorcere le loro risposte. Sebbene sia necessario implementare misure per impedire la violazione di LLMS, è altrettanto importante monitorare da vicino le fonti di dati per garantire che rimangano non corrotte.
In questo contesto, il lignaggio dei dati svolgerà un ruolo vitale nel tracciare le origini e il movimento dei dati durante il suo ciclo di vita. Mettendo in discussione la sicurezza e l'autenticità dei dati, nonché la validità delle librerie di dati e le dipendenze che supportano l'LLM, i team possono valutare criticamente i dati LLM e determinare accuratamente la sua fonte. Di conseguenza, i processi e le indagini del lignaggio dei dati consentiranno ai team di convalidare tutti i nuovi dati LLM prima di integrarli nei loro prodotti Gen AI.
Un approccio di clustering al debug
Garantire la sicurezza dei prodotti AI è una considerazione chiave, ma le organizzazioni devono anche mantenere prestazioni continue per massimizzare il loro ritorno sugli investimenti. DevOps può utilizzare tecniche come il clustering, che consente loro di raggruppare eventi per identificare le tendenze, aiutando il debug di prodotti e servizi di intelligenza artificiale.
Ad esempio, quando si analizza le prestazioni di un chatbot per individuare le risposte imprecise, il clustering può essere utilizzato per raggruppare le domande più comunemente poste. Questo approccio aiuta a determinare quali domande ricevono risposte errate. Identificando le tendenze tra insiemi di domande che sono altrimenti diverse e non correlate, i team possono comprendere meglio il problema a portata di mano.
Un metodo aerodinamico e centralizzato per raccogliere e analizzare i cluster di dati, la tecnica aiuta a risparmiare tempo e risorse, consentendo a DevOps di eseguire il trapinimento della radice di un problema e affrontarlo in modo efficace. Di conseguenza, questa capacità di correggere bug sia in laboratorio che negli scenari del mondo reale migliora le prestazioni complessive dei prodotti AI di un'azienda.
Dall'uscita di LLM come GPT, Lamda, Llama e molti altri, la Gen AI è diventata rapidamente più parte integrante degli aspetti delle imprese, della finanza, della sicurezza e della ricerca che mai. Nella loro fretta di implementare gli ultimi prodotti Gen AI, tuttavia, le organizzazioni devono rimanere consapevoli della sicurezza e delle prestazioni. Un prodotto compromesso o pieno di bug potrebbe essere, nella migliore delle ipotesi, una responsabilità costosa e, nella peggiore delle ipotesi, illegale e potenzialmente pericolosa. Il lignaggio dei dati, l'osservabilità e il debug sono fondamentali per le prestazioni di successo di qualsiasi investimento Gen AI.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
