مع تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي ، قد تتجاهل المنظمات أهمية تأمين منتجات Gen AI الخاصة بها. يجب على الشركات التحقق من صحة وتأمين نماذج اللغة الكبيرة الأساسية (LLMs) لمنع الجهات الفاعلة الضارة من استغلال هذه التقنيات. علاوة على ذلك ، يجب أن تكون الذكاء الاصطناعى نفسها قادرة على التعرف على متى يتم استخدامها لأغراض جنائية.
يمكن أن تساعد قابلية الملاحظة المعززة ومراقبة سلوكيات النموذج ، إلى جانب التركيز على نسب البيانات في تحديد متى تم اختراق LLMs. هذه التقنيات حاسمة في تعزيز أمن منتجات Gen AI للمؤسسة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تضمن تقنيات تصحيح الأخطاء الجديدة الأداء الأمثل لتلك المنتجات.
من المهم إذن أنه بالنظر إلى الوتيرة السريعة للتبني ، يجب على المنظمات اتباع نهج أكثر حذراً عند تطوير أو تنفيذ LLMs لحماية استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.
تأسيس الدرابزين
يزيد تنفيذ منتجات Gen AI الجديدة بشكل كبير من حجم البيانات التي تتدفق عبر الشركات اليوم. يجب أن تكون المؤسسات على دراية بنوع البيانات التي توفرها إلى LLMs التي تعمل على تشغيل منتجات الذكاء الاصطناعى الخاصة بهم ، والأهم من ذلك ، كيف سيتم تفسير هذه البيانات وإبلاغها بالعملاء.
نظرًا لطبيعتها غير المحددة ، يمكن لتطبيقات LLM “هلوسة” بشكل غير متوقع ، مما يولد استجابات غير دقيقة أو غير ذات صلة أو ضارة. لتخفيف هذا المخاطر ، يجب على المنظمات إنشاء درجات من الدرابزين لمنع LLMs من امتصاص المعلومات غير القانونية أو الخطرة.
مراقبة النية الخبيثة
من الأهمية بمكان أن تتعرف أنظمة الذكاء الاصطناعي عند استغلالها لأغراض ضارة. تعتبر LLMs التي تواجه المستخدم ، مثل chatbots ، عرضة بشكل خاص للهجمات مثل كسر الحماية ، حيث يصدر المهاجم موجهًا خبيثًا يخدع LLM إلى تجاوز الدرابزينات المعتدلة التي وضعها فريق التطبيق الخاص بها. هذا يشكل خطرًا كبيرًا في فضح المعلومات الحساسة.
من الضروري مراقبة السلوكيات النموذجية لنقاط الضعف الأمنية المحتملة أو الهجمات الخبيثة. تلعب LLM الملاحظة دورًا مهمًا في تعزيز أمان تطبيقات LLM. من خلال تتبع أنماط الوصول ، وبيانات الإدخال ، ومخرجات النماذج ، يمكن لأدوات الملاحظة اكتشاف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى تسرب البيانات أو هجمات العدوانية. يتيح ذلك لعلماء البيانات وفرق الأمان تحديد التهديدات الأمنية وتخفيفها بشكل استباقي ، وحماية البيانات الحساسة ، وضمان سلامة تطبيقات LLM.
التحقق من صحة نسب البيانات
تستمر طبيعة التهديدات لأمن المنظمة – وذات بياناتها – في التطور. نتيجة لذلك ، تعرض LLMs لخطر اختراق البيانات الخاطئة ، والتي يمكن أن تشوه ردودها. على الرغم من أنه من الضروري تنفيذ تدابير منع LLMs من الانتهاك ، إلا أنه من المهم بنفس القدر مراقبة مصادر البيانات عن كثب لضمان بقائها غير مرغوب فيها.
في هذا السياق ، ستلعب نسب البيانات دورًا حيويًا في تتبع أصول وحركة البيانات طوال دورة حياتها. من خلال التشكيك في أمن البيانات وأصالةها ، وكذلك صحة مكتبات البيانات والتبعيات التي تدعم LLM ، يمكن للفرق تقييم بيانات LLM بشكل نقدي وتحديد مصدرها بدقة. وبالتالي ، ستمكن عمليات نسب البيانات والتحقيقات الفرق من التحقق من صحة جميع بيانات LLM الجديدة قبل دمجها في منتجات Gen AI الخاصة بهم.
نهج التجميع لتصحيح الأخطاء
يعد ضمان أمان منتجات الذكاء الاصطناعى اعتبارًا رئيسيًا ، ولكن يجب على المؤسسات أيضًا الحفاظ على الأداء المستمر لزيادة عائد الاستثمار. يمكن لـ DevOps استخدام تقنيات مثل التجميع ، والتي تتيح لهم تجميع الأحداث لتحديد الاتجاهات ، والمساعدة في تصحيح منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعى.
على سبيل المثال ، عند تحليل أداء chatbot لتحديد استجابات غير دقيقة ، يمكن استخدام التجميع لتجميع الأسئلة الأكثر شيوعًا. يساعد هذا النهج في تحديد الأسئلة التي تتلقى إجابات غير صحيحة. من خلال تحديد الاتجاهات بين مجموعات من الأسئلة التي تختلف بطريقة أخرى وغير ذات صلة ، يمكن للفرق أن تفهم بشكل أفضل المشكلة المطروحة.
طريقة مبسطة ومركزية لجمع وتحليل مجموعات من البيانات ، تساعد هذه التقنية على توفير الوقت والموارد ، مما يتيح DevOps من خلال جذر المشكلة ومعالجتها بفعالية. ونتيجة لذلك ، فإن هذه القدرة على إصلاح الأخطاء في المختبر وفي سيناريوهات العالم الحقيقي تعمل على تحسين الأداء العام لمنتجات AI للشركة.
منذ إصدار LLMS مثل GPT و LAMDA و LLAMA والعديد من الآخرين ، سرعان ما أصبح Gen AI أكثر تكاملاً مع جوانب الأعمال والتمويل والأمن والبحث أكثر من أي وقت مضى. في اندفاعهم لتنفيذ أحدث منتجات Gen AI ، يجب أن تظل المؤسسات على دراية بالأمان والأداء. يمكن أن يكون المنتج المخالف أو الذي يعاني من الأخطاء ، في أحسن الأحوال ، مسؤولية باهظة الثمن ، وفي أسوأ الأحوال ، غير قانوني وربما خطير. تعد نسب البيانات ، قابلية الملاحظة ، وتصحيح الأخطاء أمرًا حيويًا للأداء الناجح لأي استثمار من الذكاء الاصطناعي.
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة من قادة الصناعة؟ تحقق من AI و Big Data Expo الذي يقام في أمستردام ، كاليفورنيا ، ولندن. تم تحديد الحدث الشامل مع الأحداث الرائدة الأخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكي ، و blockx ، وأسبوع التحول الرقمي ، ومعرض Cyber Security & Cloud.