AI는 빠르게 확장되고 있으며 모든 기술과 마찬가지로 신속하게 성숙하는 기술과 마찬가지로 잘 정의 된 경계가 필요합니다. 명확하고 의도적이며 제한뿐만 아니라 보호 및 권한을 부여하기 위해 구축됩니다. AI가 우리의 개인적 및 직업 생활의 모든 측면에 거의 내장되어 있기 때문에 이것은 특히 사실입니다.
AI의 지도자로서 우리는 중추적 인 순간에 서 있습니다. 한편으로, 우리는 이전의 기술보다 더 빨리 배우고 적응하는 모델이 있습니다. 반면에, 안전, 무결성 및 깊은 인간 정렬로 작동하는지 확인하는 책임이 높아집니다. 이것은 사치가 아닙니다. 그것은 진정으로 신뢰할 수있는 AI의 기초입니다.
신뢰는 오늘날 가장 중요합니다
지난 몇 년 동안 언어 모델, 멀티 모달 추론 및 에이전트 AI의 놀라운 발전이있었습니다. 그러나 각 단계마다 스테이크가 더 높아집니다. AI는 비즈니스 결정을 형성하고 있으며, 우리는 가장 작은 실수조차도 큰 결과를 초래한다는 것을 알았습니다.
예를 들어 법정에서 AI를 가져 가십시오. 우리는 모두 AI 생성 된 주장에 의존하는 변호사에 대한 이야기를 들었고, 모델이 제작 된 사례를 찾기 위해서만 징계 조치를 취하거나 면허 상실을 초래합니다. 사실, 법적 모델은 적어도 적어도 환각으로 나타났습니다. 6 명 중 하나 벤치 마크 쿼리. 캐릭터와 관련된 비극적 인 사례와 같은 사례는 더욱 중요합니다. 안전 기능챗봇이 십대 자살과 연결된 곳. 이 사례는 확인되지 않은 AI의 실제 위험과 더 똑똑한 도구를 구축하는 것이 아니라 핵심 인류와 책임감있게 구축하는 데 기술 리더로서 우리가 수행하는 중요한 책임을 강조합니다.
CATERATION.AI 사례는 왜 모델이 대화 AI의 기초에 신뢰를 내장 해야하는지에 대한 냉정한 상기시켜줍니다. 여기서 모델은 단지 답장하지 않고 실시간으로 참여, 해석 및 적응합니다. 음성 중심 또는 높은 지분 상호 작용에서 단일 환각 된 답변이나 키 오프 키 응답조차도 신뢰를 침식하거나 실질적인 피해를 유발할 수 있습니다. GuardRails -우리의 기술적, 절차 적, 윤리적 보호 수단 -선택 사항이 아닙니다. 그들은 인간의 안전, 윤리적 완전성, 지속적인 신뢰와 같은 가장 중요한 것을 보호하면서 빠르게 움직이는 데 필수적입니다.
안전하고 정렬 된 AI의 진화
가드 레일은 새로운 것이 아닙니다. 기존 소프트웨어에서는 항상 유효성 검사 규칙, 역할 기반 액세스 및 규정 준수 점검이있었습니다. 그러나 AI는 새로운 수준의 예측 불가능 성을 소개합니다 : 출현 행동, 의도하지 않은 출력 및 불투명 한 추론.
현대 AI 안전은 이제 다차원입니다. 일부 핵심 개념에는 다음이 포함됩니다.
- 행동 정렬 인간 피드백 (RLHF) 및 헌법 AI의 강화 학습과 같은 기술을 통해 모델에 “원칙”을 안내하는 세트-소형 윤리적 코드와 같은 종류
- 거버넌스 프레임 워크 정책, 윤리 및 검토주기를 통합합니다
- 실시간 툴링 응답을 동적으로 감지, 필터링 또는 수정합니다
AI Guardrails의 해부학
맥킨지 가드 레일을 안전, 정확성 및 윤리적 정렬을 보장하기 위해 AI 생성 컨텐츠를 모니터링, 평가 및 수정하도록 설계된 시스템으로 정의합니다. 이 Guardrail은 바이어스, 개인 식별 정보 (PII) 또는 유해한 콘텐츠와 같은 문제를 감지하기 위해 체커, 교정기 및 조정 에이전트와 같은 규칙 기반 및 AI 구동 구성 요소의 혼합에 의존합니다.
분해합시다 :
프롬프트가 모델에 도달하기 전에 입력 가드 레일은 의도, 안전 및 액세스 권한을 평가합니다. 여기에는 안전하지 않거나 무의미한 것을 거부하기위한 필터링 및 소독 프롬프트, 민감한 API 또는 엔터프라이즈 데이터에 대한 액세스 제어를 시행하고 사용자의 의도가 승인 된 사용 사례와 일치하는지 여부를 감지하는 것이 포함됩니다.
모델이 응답을 생성하면 출력 가드 레일이 들어가서 평가하고 개선합니다. 그들은 독성 언어, 증오심 표현 또는 잘못된 정보를 걸러 내고 실시간으로 안전하지 않은 답변을 억제하거나 다시 작성하며, 바이어스 완화 또는 사실 확인 도구를 사용하여 실제 상황에서 환각과 근거 반응을 줄입니다.
행동 가드 레일은 모델이 시간이 지남에 따라, 특히 다단계 또는 상황에 맞는 상호 작용에서 행동하는 방식을 관리합니다. 여기에는 신속한 조작을 방지하기위한 메모리 제한, 주입 공격을 피하기위한 토큰 흐름 제한 및 모델이 허용되지 않는 것에 대한 경계를 정의하는 것이 포함됩니다.
가드 레일을위한 이러한 기술 시스템은 AI 스택의 여러 층에 포함될 때 가장 잘 작동합니다.
모듈 식 접근법은 보호 수단이 중복되고 탄력적이며 다른 지점에서 실패를 일으키고 단일 고장 지점의 위험을 줄일 수 있도록합니다. 모델 수준에서 RLHF 및 헌법 AI와 같은 기술은 핵심 행동을 형성하는 데 도움이되어 모델이 어떻게 생각하고 반응하는지에 안전을 직접 포함시킵니다. 미들웨어 계층은 모델을 감싸서 입력 및 출력을 실시간으로 가로 채고, 독성 언어를 필터링하고, 민감한 데이터를 스캔하고, 필요할 때 다시 경주합니다. 워크 플로 수준에서 GuardRails는 멀티 단계 프로세스 또는 통합 시스템에 대한 논리를 조정하고 액세스하여 AI가 권한을 존중하고, 비즈니스 규칙을 준수하며, 복잡한 환경에서 예측할 수 있도록 행동합니다.
더 넓은 수준에서 체계 및 거버넌스 가드 레일은 AI 라이프 사이클 전체에서 감독을 제공합니다. 감사 로그는 투명성과 추적 성을 보장하며 인간의 루프 프로세스는 전문가 검토를 가져오고 액세스 컨트롤은 누가 모델을 수정하거나 호출 할 수 있는지 결정합니다. 일부 조직은 또한 교차 기능 입력으로 책임있는 AI 개발을 안내하기 위해 윤리위원회를 구현합니다.
대화 AI : 가드 레일이 실제로 테스트되는 곳
대화식 AI는 실시간 상호 작용, 예측할 수없는 사용자 입력 및 유용성과 안전을 유지하기위한 높은 기준과 같은 독특한 과제 세트를 제공합니다. 이러한 설정에서 Guardrails는 콘텐츠 필터만이 아니라 톤 모양, 경계를 시행하며 민감한 주제를 에스컬레이션하거나 편향시킬시기를 결정하는 데 도움이됩니다. 이는 면허가있는 전문가에게 의학적 질문을 재석히하거나 욕설을 감지 및 탈퇴하거나 스크립트가 규제 라인 내에 머무를 수 있도록함으로써 준수를 유지하는 것을 의미 할 수 있습니다.
고객 서비스 또는 현장 운영과 같은 최전선 환경에서는 오류의 여지가 훨씬 적습니다. 단일 환각 답변 또는 키 오프 키 응답은 신뢰를 침식하거나 실제 결과로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 주요 항공사가 a 소송 AI 챗봇이 고객에게 사별 할인에 대한 잘못된 정보를 제공 한 후. 법원은 궁극적으로 회사가 챗봇의 응답에 대해 책임을지게했다. 이러한 상황에서는 아무도 이기지 않습니다. 그렇기 때문에 기술 제공 업체로서 우리가 고객의 손에 넣은 AI에 대해 전적으로 책임을 져야합니다.
건축 가드 레일은 모든 사람의 일입니다
가드 레일은 기술적 인 업적뿐만 아니라 개발주기의 모든 단계에 포함되어야하는 사고 방식으로 취급되어야합니다. 자동화는 명백한 문제, 판단, 공감 및 맥락에는 여전히 인간의 감독이 필요할 수 있습니다. 스테이크가 높은 상황이나 모호한 상황에서는 사람들이 AI를 안전하게 만드는 데 필수적입니다.
가드 레일을 진정으로 운영하려면 마지막에는 다루지 않고 소프트웨어 개발 라이프 사이클에 짜여져 있어야합니다. 그것은 모든 단계와 모든 역할에 대한 책임을 포함하는 것을 의미합니다. 제품 관리자는 AI가해야 할 일과하지 말아야 할 일을 정의합니다. 디자이너는 사용자 기대치를 설정하고 우아한 복구 경로를 만듭니다. 엔지니어는 폴백, 모니터링 및 중재 후크를 구축합니다. QA 팀은 에지 케이스를 테스트하고 오용을 시뮬레이션합니다. 법률 및 규정 준수는 정책을 논리로 변환합니다. 지원 팀은 인간 안전망 역할을합니다. 그리고 관리자는 신뢰와 안전을 상단에서 우선 순위를 정해야하며 로드맵의 공간을 만들고 사려 깊고 책임감있는 개발에 보상해야합니다. 최고의 모델조차도 미묘한 신호를 놓칠 것이며, 이는 잘 훈련 된 팀과 명확한 에스컬레이션 경로가 최종 방어 계층이되어 AI가 인간의 가치를 기반으로 유지합니다.
신뢰 측정 : Guardrails가 작동하고 있음을 아는 방법
당신은 당신이 측정하지 않는 것을 관리 할 수 없습니다. 신뢰가 목표라면, 우리는 가동 시간이나 대기 시간을 넘어 성공의 모습에 대한 명확한 정의가 필요합니다. 가드 레일을 평가하기위한 주요 메트릭에는 안전 정밀도 (유해한 출력이 얼마나 자주 차단되는지 vs. 오 탐지), 중재 율 (인간이 얼마나 자주 들어가는가) 및 복구 성능 (시스템이 사과, 리디렉션 또는 실패 후 에스컬레이션을 잘하는 방법)이 포함됩니다. 사용자 정서, 드롭 오프 속도 및 반복적 인 혼란과 같은 신호는 사용자가 실제로 안전하고 이해하는지 여부에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 그리고 중요하게도, 시스템이 피드백을 얼마나 빨리 통합하는지 적응성은 장기 신뢰성의 강력한 지표입니다.
가드 레일은 정적이어서는 안됩니다. 실제 사용량, 에지 케이스 및 시스템 사각 지대에 따라 진화해야합니다. 지속적인 평가는 보호 수단이 작동하는 위치, 너무 견고하거나 관대 한 위치 및 테스트시 모델이 어떻게 반응하는지를 보여줍니다. 가드 레일이 시간이 지남에 따라 작동하는 방식에 대한 가시성이 없으면, 우리는이를 동적 시스템 대신 확인란으로 취급 할 위험이 있습니다.
즉, 가장 우수한 가드 레일조차도 고유 한 트레이드 오프에 직면합니다. 과다 블로킹은 사용자를 좌절시킬 수 있습니다. 하부 블로킹은 해를 끼칠 수 있습니다. 안전과 유용성의 균형을 조정하는 것은 끊임없는 도전입니다. 가드 레일 자체는 신속한 주입에서 인코딩 된 바이어스에 이르기까지 새로운 취약점을 도입 할 수 있습니다. 그것들은 설명 가능하고 공정하며 조절할 수 있어야합니다. 그렇지 않으면 또 다른 불투명도가 될 위험이 있습니다.
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AI가 대화식이되고 워크 플로에 통합되고 작업을 독립적으로 처리 할 수 있으므로 응답은 신뢰할 수 있고 책임이 있어야합니다. 법률, 항공, 엔터테인먼트, 고객 서비스 및 전선 운영과 같은 분야에서는 단일 AI 생성 응답조차도 결정에 영향을 미치거나 행동을 유발할 수 있습니다. 가드 레일은 이러한 상호 작용이 안전하고 실제 기대와 일치하도록하는 데 도움이됩니다. 목표는 더 똑똑한 도구를 구축하는 것이 아니라 사람들이 신뢰할 수있는 도구를 구축하는 것입니다. 그리고 대화식 AI에서 신뢰는 보너스가 아닙니다. 기준선입니다.
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