Почему ИИ требует нового подхода к наблюдению

ИИ трансформирует отрасли промышленности так, как мы не могли себе представить всего несколько лет назад, от автоматизации обслуживания клиентов до оптимизации управления цепочками поставок. Но с этими захватывающими достижениями возникают новые проблемы. По мере того, как системы ИИ становятся более неотъемлемыми для повседневных бизнес-операций, необходимость отслеживать их производительность, поведение и процессы принятия решений никогда не была больше.

Согласно Национальному институту стандартов и технологий (NIST), приложения ИИ требуют строгого контроля, поскольку неадекватное управление может привести к непредвиденным или несправедливым результатам. К сожалению, существующие решения для наблюдаемости терпят неудачу, сосредоточив внимание исключительно на производительности, а не на других атрибутах, уникальных для ИИ.

Эта статья проливает свет на наблюдение, определяя, что это такое, почему она важна для управления системами ИИ и почему традиционные подходы неадекватны.

Итак, что именно является наблюдением?

Платформы наблюдения помогают компаниям контролировать, анализировать и понимать эффективность и здоровье своих систем, включая журналы, метрики и следы. Традиционные системы мониторинга отслеживают основные метрики, такие как состояние сервера или задержка сети. Они эволюция традиционных решений для мониторинга сети, но с более широким объемом и более продвинутыми возможностями. Эти платформы занимаются мониторингом, позволяя командам ответить на такие вопросы, как «Что вызывает эти проблемы с производительностью?» или «Почему это поведение происходит?» Он обеспечивает более глубокую, действенную информацию о здоровье и производительности системы, помогая группам решать проблемы, прежде чем они повлияют на пользователей.

Наблюдаемость предлагает несколько ключевых преимуществ для предприятий, таких как ускорение решения проблем и сокращение простоя. Это также может помочь предприятиям оптимизировать ресурсы, прогнозировать неудачи до того, как они произойдут, и согласовать здоровье системы с ключевыми бизнес -метриками. В конечном счете, наблюдаемость — это более умные, более быстрые решения, чтобы все стало гладко.

Почему традиционные инструменты наблюдения не хватают для искусственного интеллекта

Системы ИИ вводят новый набор переменных, которые требуют тщательного мониторинга, особенно при взаимодействии с моделями ИИ, которые взаимодействуют с пользователями в режиме реального времени.

Традиционные системы наблюдений были разработаны для отслеживания предопределенных метрик, таких как использование процессора, по сравнению с захватом неточностей реакции Genai или смягчения вредоносных пользовательских входов. Именно здесь продвигается расширенная наблюдение ИИ, предлагая способ эффективного управления этими системами и гарантировать, что они работают так же, как и ожидалось, и, что важно, делать это в этическом и безопасном способе.

Давайте глубже погрузимся в уникальные потребности систем ИИ:

• AI «Серые области»: ИИ представляет уникальные серые области для мониторинга производительности. Система ИИ может показаться правильно (например, пользователь вводит в подсказку и отвечает ИИ), но ответ подозрительный. Например, если чат -бот компании продвигает конкурента над собственным продуктом, производительность в порядке, но содержание ответа является проблемой.
• Мониторинг качества данных и безопасность: Крайне важно убедиться, что ИИ не утечкает конфиденциальную информацию, такую ​​как PII клиента, конфиденциальные бизнес -данные или собственная информация о самой системе ИИ — особенно в том, что гнусные актеры могут попытаться обмануть это.
• Взаимодействие с пользователем: Истинное измерение эффективности ИИ требует понимания не только производительности системы, но и в взаимодействии с пользователем. Хотя такие показатели, как время отклика и точность, важны, они не дают полной картины. Отзывы о ответах искусственного интеллекта на запросы пользователей имеют важное значение, так что предприятия знают, отвечает ли ИИ, как и ожидалось и удовлетворяет потребности клиентов.
• Проблемы с выводом ИИ: Выходы ИИ должны непрерывно контролироваться на предмет токсичности (то есть вредного или оскорбительного контента, такого как ненавистная речь или предвзятый язык) и галлюцинации, где модель генерирует вводящую в заблуждение или ложную информацию. Без надлежащего надзора эти проблемы могут подорвать доверие пользователей, распространять дезинформацию и привести к непреднамеренным последствиям
• Согласие: Системы ИИ должны придерживаться строгих и постоянно развивающихся правил и стандартов соответствия, с которыми трудно не отставать. К ним относятся Закон о искусственном интеллекте ЕС, Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии и несколько других.

Почему передовые системы наблюдения ИИ очень важны

Инструменты наблюдения, адаптированные явно для систем искусственного интеллекта, рассматривают эти уникальные риски со следующими функциями:

Комплексное мониторинг взаимодействия с пользователем: Обеспечивает полную видимость взаимодействия пользователей, включая истории разговоров, вход и использование токенов (то есть единицы данных, потребляемых моделями ИИ). Это гранулированное отслеживание помогает командам выявить подозрительное потребление ресурсов, обнаружить попытки сбора затрат (то есть спам запроса для повышения эксплуатационных затрат на систему ИИ) и оптимизировать бюджеты без ущерба для производительности.

Обнаружение и разрешение проблем в реальном времени: Определяет такие проблемы, как плохая точность ответа, задержки и злонамеренные входы пользователей. Это позволяет командам обращаться к снижению агентов искусственного интеллекта, прежде чем они негативно повлияют на пользовательский опыт.

АИ ОЦЕНКИ ДВИГАТЕЛЬ: Включает в себя как качества, так и оценщиков безопасности, а также возможность настроить для удовлетворения конкретных потребностей. Оценщики качества анализируют взаимодействие как пользователя, так и ИИ, чтобы обнаружить потенциальные проблемы, такие как токсичность и галлюцинации ИИ. Между тем, оценщики безопасности непрерывно отслеживают потенциальные риски, обеспечивая раннюю идентификацию и помогают защитить системы ИИ от злонамеренных субъектов.

Соблюдение соответствия и регулирования: Помогает предприятиям оставаться в курсе развивающихся нормативных требований относительно точности ИИ, надежности и этического использования, а также смягчая юридические и репутационные риски.

Будущее наблюдаемости ИИ

По мере того, как системы ИИ становятся более сложными, ограничения традиционных инструментов наблюдения становятся более очевидными. Стандартные решения для наблюдения сосредоточены только на производительности и не разработаны с учетом уникальных проблем ИИ, поэтому они изо всех сил пытаются эффективно отслеживать и управлять нюансами поведения ИИ.

К счастью, появляющиеся платформы наблюдений предназначены для решения уникальных проблем, связанных с решениями искусственного интеллекта, обеспечивая более глубокое представление о взаимодействиях и рисках пользователей, таких как токсичность, галлюцинации и уязвимости безопасности.

Одна захватывающая разработка, которую мы ожидаем увидеть в ближайшее время, — это интеграция агентского ИИ в процесс наблюдения. Это было бы переломным изменением игры, когда агенты могут диагностировать и решать проблемы с минимальной человеческой помощью.

Для организаций, стремящихся оставаться конкурентоспособными, наблюдаемость ИИ должна быть основным компонентом их стратегии. Сосредоточив внимание на метриках, специфичных для искусственного интеллекта, предприятия могут обеспечить бесшовную и высококачественную среду ИИ, используют весь потенциал технологии и достичь позитивных, осязаемых бизнес-результатов.

Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Ариэль является генеральным директором и соучредителем Coralogix, возглавляя глобальную команду на четырех континентах в переопределении наблюдаемости и управляемых искусственным интеллектом. После четырехлетнего борьбы с неуправляемыми данными журнала он основал Coralogix в 2014 году, чтобы упростить аналитику журнала. Под … Подробнее от Ариэля Асарафа