Wie man Vertrauen durch den Aufbau verantwortungsbewusster KI mit Leitplanken stärkt
Leitplanken sind ein wesentlicher Bestandteil der Architektur Ihres KI-Systems. Insbesondere für KI-Agenten gilt: Je mehr Autonomie man der KI bei der Durchführung von Aufgaben einräumt, desto mehr sollten Leitplanken vorhanden sein.
Um dies weiter zu erkunden, lassen Sie uns zwei zentrale Fragen beantworten:
1. Welche Arten von Leitplanken gibt es?
1. Eingabestufe — Vorverarbeitung menschlicher Eingaben
- Schimpfwörter und Hassrede oder allgemeinere Wortwahl, die vermieden werden sollte.
- Erkennung von Sicherheitsverletzungsversuchen wie z.B. Prompt Injection. Um dies zu erreichen, können benutzerdefinierte Modelle eingesetzt werden, um Ihre spezifischen Sicherheitsanforderungen durchzusetzen. Alle Versuche, diese zu verletzen, werden markiert und ignoriert.
- Klassifizierung der Absicht und Weiterleitung an geeignete Quellen. Bei hoher Mehrdeutigkeit oder niedriger Sicherheit kann die KI aufgefordert werden, eine Klarstellung zu geben oder das Problem an den menschlichen Support weiterzuleiten.
2. Ausgabestufe — Nachverarbeitung der KI-Ausgaben
- Inhaltsmoderation. Je nach Anwendungsfall kann es erforderlich sein, die Inhalte gemäß den Anforderungen zu moderieren.
- Filterung personenbezogener Daten (PII) aus ethischen Überlegungen und zur rechtlichen Einhaltung.
- Verwendung von Out-of-Scope-Tools/Klassifikatoren, um zu bestimmen, ob die Antwort relevant ist.
- Markenstimme und Kommunikationsstandards entsprechend den Werten des Unternehmens in Ton und Messaging.
- Ausgabeformat. Wenn ein bestimmtes Format gewünscht wird, kann dies in der Ausgabe durchgesetzt werden.
3. Einschränkung des Zugriffs auf Werkzeuge
- Kategorisierung von Werkzeugen nach Risikokategorie.
- Einschränkung des Zugriffs auf Werkzeuge basierend auf der rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC).
- Implementierung der Human-in-the-Loop-Genehmigung für hochriskante Aktionen, um Transparenz zu gewährleisten.
4. Human-in-the-Loop (HITL) Genehmigung
Dies fördert eine symbiotische Beziehung zwischen der KI und dem Menschen. Dadurch wird sichergestellt, dass die KI nicht unkontrolliert bleibt und das System robust genug ist, um Falschpositive und Falschn negative Situationen zu minimieren.
2. Wie sollten wir beginnen, Leitplanken in unseren KI-Anwendungen zu erstellen?
Ein schrittweiser Ansatz kann helfen, Entscheidungsparalyse zu vermeiden. Es ist nicht notwendig, sich auf den besten Fahrplan zu konzentrieren. Wählen Sie einen, der zunehmend komplexer wird, und beginnen Sie einfach. Hier ist ein Ansatz:
1. Risiken im Zusammenhang mit Ihrer KI-Anwendung identifizieren
- Beginnen Sie mit dem Aufbau von Leitplanken für diese Risiken, z.B. PII-Filter, Inhaltsmoderation für Hassrede.
- Entscheiden Sie, welche Werkzeuge RBAC benötigen, welche Leitplanken HITL erfordern und was genau Sie in der Eingabe- und Ausgabeschicht durchsetzen.
2. Alles protokollieren
Protokollieren Sie alles, um zu wissen, was schiefgelaufen ist und wie Ihre Leitplanken funktioniert haben.
3. Bewerten, während Sie Ihre Anwendung überwachen
Bewerten Sie das KI-Modell, mit dem Sie arbeiten. Untersuchen Sie, welche Eingaben markiert wurden und wie oft menschliches Eingreifen erforderlich war.
4. Iterieren und Ihre Leitplanken erweitern
Sie könnten Ihre Leitplanken mit zusätzlichen Validierungsschichten ergänzen, sodass, falls ein Mechanismus versagt, ein anderer ihn auffängt.
5. Skalierbarkeit einrichten
Gestalten Sie Ihre Leitplanken als modulare Komponenten, um die Aktualisierung und Wartung zu erleichtern.
Zusammenfassung
Um Vertrauen aufzubauen, denken Sie daran, Leitplanken zu etablieren. Denken Sie daran, dass für eine breite Akzeptanz Vertrauen von den Endbenutzern erforderlich ist. Solange KI verantwortungsvoll entworfen und gebaut wird, werden Wert und Akzeptanz folgen.
