Агенты перемещаются Искусственный интеллект Фрилансеры растут быстрее, чем создаются платформы для их обслуживания. Компании внедряют агентов, которые могут связываться с системами, получать данные и все чаще взаимодействовать с другими агентами для выполнения многоэтапных задач.

Однако лишь немногие организации могут с полной уверенностью сказать, сколько агентов работает в их среде, к чему каждому из них разрешен доступ или кто именно несет ответственность в случае возникновения проблем.

Этот пробел может превратить перспективное технологическое достижение в потенциально опасное минное поле, если компании не примут новый подход к управлению, обеспечивающий более строгий контроль за тем, как работают агенты, и за системами, к которым они имеют доступ, которым доверяют и которые могут использовать.

Не ждите совершенства.

Рынок отреагировал на потенциальную угрозу бесконтрольного распространения ИИ-агентов целой волной новых инструментов: платформ обнаружения агентов, которые ищут активных агентов, и инструментов сдерживания агентов, которые ограничивают их передвижение в пределах заранее определенных лимитов. Оба инструмента полезны, но ни один из них не решает проблему самостоятельно.

Сложность «управления» агентами ИИ усугубляется стремительными темпами изменений. Новые инструменты для агентов, новые версии моделей ИИ и новые варианты координации появляются с такой скоростью, что любая существующая модель управления устаревает в течение нескольких месяцев.

Вместо того чтобы ждать появления «идеальной» системы управления, которая станет стандартом, организациям следует уже сейчас предпринять шаги для создания рабочей структуры, которая сможет развиваться со временем.

Итак, как это может выглядеть на практике?

Непрерывный мониторинг и точное управление

Одних лишь политик и процедур недостаточно, чтобы подтвердить, что действительно работает в производственной среде. Организациям необходим процесс регистрации и обнаружения, который бы фиксировал каждого используемого агента, а не только тех, о сборке которых сообщили команды.

Истинное понимание ситуации достигается путем подготовки самой среды, использования данных записи и мониторинга, генерируемых базовыми моделями, и построения аналитики на их основе. Только эти необработанные данные могут показать, что агент делает на самом деле, как часто и какой ценой, а не полагаться на то, что люди думают о его действиях.

Еще один важный шаг — переход от общих мер контроля к более тонкой настройке. Например, применение единой, универсальной системы контроля во всей организации ограничивает сферу действия без эффективного решения проблемы рисков. Различные сценарии использования требуют разных уровней ограничений, и одинаковый подход к каждому агенту либо чрезмерно ограничивает ценную работу, либо недостаточно ограничивает рискованную работу.

Контрольные параметры следует определять на уровне отдельного агента и его конкретной задачи, а не на уровне организации в целом. Когда агенты начинают взаимодействовать с другими агентами для выполнения задачи, эта точность становится еще более важной: каждому агенту необходимо четкое и конкретное определение того, что он может делать и к чему имеет доступ, чтобы любое нарушение этой определенной области было немедленно выявлено.

Учитывая все вышесказанное , компаниям необходимо придерживаться подхода «проверяй, а не предполагай». Разработка системы контроля или концептуальной политики — это лишь первый шаг. Подтверждение того, что она действительно работает в реальных условиях, — это отдельный и непрерывный процесс.

Полезным подходом здесь является сочетание концептуального контроля с логическим или физическим уровнем обеспечения соблюдения: инструментом, который может подтвердить, что подлежит контролю, с чем может взаимодействовать агент и соблюдает ли он эти ограничения на практике.

Постоянный мониторинг политики, а не разовое утверждение, является доказательством эффективности системы сдерживания, поскольку возможности агента и имеющийся инструментарий меняются практически ежедневно.

Доступ — не единственная переменная.

В дискуссиях об управлении обычно почти исключительно уделяется внимание тому, к чему имеет доступ агент. Не менее важен и порядок, в котором агент получает доступ к этой информации. Агент, который собирает информацию в неправильном порядке или действует на основе данных до завершения последующего шага, может получить ошибочные результаты, даже если каждое отдельное действие технически допустимо.

Некоторые рабочие процессы требуют параллельного выполнения шагов; другие требуют определенной последовательности для обеспечения наиболее точных результатов. Создание отдельной, четко определенной последовательности операций для каждого варианта использования, вместо того чтобы позволять модели определять собственный порядок операций, значительно снижает вероятность ошибок такого типа.

Это в равной степени проблема проектирования процесса и техническая проблема, и ее решение зависит от того, насколько четко люди определят сценарий использования до применения каких-либо инструментов.

Дисциплинированный подход позволяет снизить риски, создаваемые агентами.

Ни один из этих элементов не действует изолированно. Выявление без строгого контроля оставляет организации в курсе существующего положения дел, но без возможности контролировать его. Системы изоляции без проверки создают ложное чувство безопасности. А управление, сосредоточенное исключительно на доступе, упускает из виду ключевые переменные, которые могут привести к рискам.

Организации, которые успешно справляются с этим, рассматривают управление агентами как продолжение существующего управления ИТ и данными и применяют тот же подход, что и к устаревшим основным системам, а не рассматривают его как нечто второстепенное.

Учитывая стремительные изменения в технологическом ландшафте, именно такой целостный, контролируемый подход позволит агентному ИИ продолжать приносить пользу и снизит риск выхода агентов из-под контроля.

Мы рассмотрели лучшие инструменты искусственного интеллекта.

Данная статья подготовлена ​​в рамках канала TechRadar Pro Perspectives , посвященного лучшим и самым талантливым умам в современной технологической индустрии.

Выраженные здесь мнения принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, вы можете узнать больше здесь: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

Управление агентами ИИ до того, как они выйдут из-под контроля.

В связи с быстрым развитием искусственного интеллекта, особенно автономных ИИ-агентов, открывается огромный потенциал, сопровождаемый значительными рисками. Концепция «выхода ИИ-агентов из-под контроля» перестала быть гипотетическим сценарием и стала реальной проблемой, требующей активного управления. Четкие рамки необходимы для обеспечения того, чтобы эти агенты работали в рамках этических и безопасных норм.

Почему управление агентами искусственного интеллекта стало насущной необходимостью?

Способность агентов ИИ принимать решения и действовать независимо растет, расширяя их влияние на такие важные сектора, как финансы, здравоохранение и оборона. Хотя эта автономия обещает беспрецедентные преимущества, она также несет в себе значительные риски, если не будет эффективно управляться. Отсутствие управления может привести к непредвиденным последствиям, усилению существующих искажений в данных или даже к злонамеренному использованию этих технологий. Поэтому понимание и устранение этих рисков является первым шагом к построению безопасного будущего с ИИ.

Сценарий «восстания»: что означает, когда агенты искусственного интеллекта выходят из-под контроля?

Когда мы говорим о том, что агенты ИИ «выходят из-под контроля», мы не обязательно имеем в виду сознательный бунт в человеческом понимании. Скорее, этот термин относится к ситуациям, когда системы ИИ ведут себя неожиданным или нежелательным образом, отклоняясь от намеченных целей или выходя за этические и операционные рамки. Это может быть вызвано недостатками проектирования, предвзятыми обучающими данными или даже стремлением агента к достижению определенной цели способами, противоречащими человеческим ценностям или стандартам безопасности. Например, агент, разработанный для повышения эффективности, может принимать решения, ведущие к массовым увольнениям, не учитывая социальные последствия, или система самозащиты может развить непреднамеренные наступательные возможности. Понимание этих потенциальных сценариев помогает нам разрабатывать более эффективные механизмы управления.

Ключевые принципы эффективного управления агентами искусственного интеллекта.

Для обеспечения безопасного и ответственного служения человечеству со стороны агентов искусственного интеллекта необходимо, чтобы управление ими основывалось на нескольких фундаментальных принципах:

• Перевод: Принцип работы агентов искусственного интеллекта должен быть максимально понятным и доступным для анализа, чтобы как разработчики, так и пользователи могли понимать, как принимаются решения.
• Подотчетность: В случае ошибок или ущерба, возникших в результате действий агентов искусственного интеллекта, необходимо четко определить ответственное лицо.
• Безопасность и надежность: Системы должны быть спроектированы таким образом, чтобы быть безопасными и надежными, и проходить тщательное тестирование, чтобы гарантировать, что они не причинят непреднамеренного вреда.
• Справедливость и справедливость: Системы искусственного интеллекта должны функционировать справедливо, избегая предвзятости, которая может привести к дискриминации или усугубить социальное неравенство.
• Конфиденциальность: Защита пользовательских данных и обеспечение их этичного и ответственного использования.
• Человеческий контроль: Люди должны сохранять возможность контролировать работу агентов искусственного интеллекта и вмешиваться в нее при необходимости.

Стратегии управления агентами ИИ

Для эффективного управления агентами искусственного интеллекта требуется сочетание технических, организационных и человеческих стратегий:

• Технические гарантии: Разработка встроенных механизмов безопасности, таких как «аварийные выключатели», позволяющие немедленно отключать агента при необходимости, и изолированных сред для тестирования поведения агента в безопасных условиях, а также методов формальной верификации для обеспечения соответствия поведения агента спецификациям, имеет решающее значение. Недавние исследования выявили простой, но тревожный способ обхода защиты ботов с искусственным интеллектом, что подчеркивает острую необходимость усиления этих мер безопасности.
• Нормативно-правовая база: Необходимо разработать четкие законы и стандарты, определяющие обязанности, устанавливающие ограничения на разработку и использование агентов искусственного интеллекта, а также устанавливающие требования к прозрачности и подотчетности. Эти рамки могут включать сертификацию соответствия и отраслевые стандарты.
• Человеческий контроль: Поддержание активной роли человека в контуре управления путем непрерывного мониторинга работы агента, предоставления механизмов для вмешательства человека при необходимости и создания комитетов по этической экспертизе для оценки конструкции и поведения агента.

Проблемы управления ИИ в быстро меняющемся мире

Несмотря на важность управления, его развитие и внедрение сталкиваются со значительными проблемами. Быстрые темпы развития ИИ затрудняют соответствие нормативно-правовой базы последним инновациям. Кроме того, растущая сложность автономных систем ИИ делает понимание и прогнозирование их поведения сложной задачей. Более того, ИИ требует широкого международного сотрудничества для установления глобальных стандартов, чего трудно достичь, учитывая различные интересы и ценности разных стран. Наконец, наибольшую проблему по-прежнему представляет способность предвидеть будущие риски, которые могут возникнуть в связи с технологиями, которые еще не полностью изучены.

Путь вперед: к безопасному и ответственному будущему с искусственным интеллектом.

Для обеспечения безопасного и ответственного будущего для агентов ИИ необходимы постоянные усилия с участием многих заинтересованных сторон. Эти усилия должны включать открытый диалог между правительствами, частным сектором, научным сообществом и гражданским обществом. Инвестиции в исследования и разработки безопасных технологий ИИ, а также информирование общественности об их потенциале и рисках также имеют жизненно важное значение. Применяя проактивный и основанный на участии подход, мы можем создать гибкие и адаптируемые рамки управления, которые гарантируют, что ИИ останется инструментом для человечества, а не источником опасности.