调试和数据沿袭技术如何保护 Gen AI 投资

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随着人工智能的加速应用，企业可能会忽视保护其通用人工智能产品的重要性。企业必须验证并保护底层大型语言模型 (LLM)，以防止恶意行为者利用这些技术。此外，人工智能本身也应该能够识别其何时被用于犯罪目的。

增强模型行为的可观察性和监控能力，并关注数据沿袭，有助于识别 LLM 何时遭到入侵。这些技术对于增强组织 Gen AI 产品的安全性至关重要。此外，新的调试技术可以确保这些产品的最佳性能。

因此，鉴于采用速度之快，重要的是，组织在开发或实施 LLM 时应采取更加谨慎的态度，以保护其对 AI 的投资。

建立护栏

新一代人工智能产品的实施显著增加了当今企业的数据流量。企业必须了解其向支持其人工智能产品的逻辑生命周期管理 (LLM) 提供的数据类型，以及更重要的是，这些数据将如何被解读并反馈给客户。

由于 LLM 应用程序的不确定性，它可能会不可预测地“产生幻觉”，生成不准确、不相关或潜在有害的响应。为了降低这种风险，组织应该建立防护措施，防止 LLM 吸收和传播非法或危险信息。

监控恶意意图

对于人工智能系统来说，识别自身是否被恶意利用也至关重要。面向用户的 LLM（例如聊天机器人）特别容易受到越狱等攻击。攻击者会发出恶意提示，诱骗 LLM 绕过其应用程序团队设置的审核防护。这会带来泄露敏感信息的巨大风险。

监控模型行为以发现潜在的安全漏洞或恶意攻击至关重要。LLM 可观测性在增强 LLM 应用程序的安全性方面发挥着至关重要的作用。通过跟踪访问模式、输入数据和模型输出，可观测性工具可以检测到可能表明数据泄露或对抗性攻击的异常。这使得数据科学家和安全团队能够主动识别和缓解安全威胁，保护敏感数据并确保 LLM 应用程序的完整性。

通过数据沿袭进行验证

对组织安全及其数据安全威胁的性质不断演变。因此，LLM 面临被黑客攻击和被输入虚假数据的风险，这可能会扭曲其响应。虽然有必要采取措施防止 LLM 被入侵，但密切监控数据源以确保其不受破坏也同样重要。

在此背景下，数据沿袭将在数据整个生命周期中追踪其来源和流动方面发挥至关重要的作用。通过质疑数据的安全性和真实性，以及支持 LLM 的数据库和依赖项的有效性，团队可以批判性地评估 LLM 数据并准确确定其来源。因此，数据沿袭流程和调查将使团队能够在将所有新的 LLM 数据集成到其 Gen AI 产品之前对其进行验证。

聚类调试方法

确保 AI 产品的安全性是关键考虑因素，但组织也必须保持持续的性能，以最大化投资回报。DevOps 可以使用诸如聚类之类的技术，对事件进行分组以识别趋势，从而辅助 AI 产品和服务的调试。

例如，在分析聊天机器人的性能以找出不准确的答案时，可以使用聚类对最常见的问题进行分组。这种方法有助于确定哪些问题得到了错误的答案。通过识别不同且不相关的问题集合之间的趋势，团队可以更好地理解当前的问题。

该技术是一种精简且集中化的数据集群收集和分析方法，有助于节省时间和资源，使 DevOps 能够深入挖掘问题的根源并有效地解决问题。因此，这种在实验室和实际场景中修复错误的能力可以提高公司 AI 产品的整体性能。

自 GPT、LaMDA、LLaMA 等 LLM 发布以来，Gen AI 已迅速成为商业、金融、安全和研究领域比以往任何时候都更加不可或缺的一部分。然而，在急于实施最新的 Gen AI 产品的同时，各组织必须始终关注安全性和性能。一款被入侵或漏洞百出的产品，在最好的情况下，可能带来高昂的成本，在最坏的情况下，则可能构成非法且具有潜在危险。数据沿袭、可观察性和调试对于任何 Gen AI 投资的成功至关重要。