Comment renforcer la confiance en construisant une IA responsable avec des garde-fous
Les garde-fous sont un élément essentiel de l’architecture de votre système d’IA, surtout pour les agents d’IA. Plus vous donnez d’autonomie à l’IA pour effectuer des tâches, plus vous devez mettre en place des garde-fous.
Pour explorer ce sujet, examinons deux questions fondamentales :
- Quels types de garde-fous existe-t-il ?
- Comment les construire ?
Dans cet article, nous aborderons ces sujets afin que vous soyez bien équipé pour développer votre prochaine application IA avec des garde-fous.
Types de garde-fous
1. Niveau d’entrée — prétraitement des entrées humaines
- Profanité et discours haineux, ou même des choix de mots plus généraux à éviter.
- Détection des tentatives de violations de sécurité telles que l’injection de requêtes. Utilisez des modèles personnalisés pour appliquer vos exigences de sécurité spécifiques, toute tentative de violation sera signalée et ignorée.
- Classification de l’intention et acheminement vers les sources appropriées. En cas d’ambiguïté élevée ou de faible confiance, ajoutez des déclarations logiques conditionnelles pour que l’IA se base sur une forme de clarification.
2. Niveau de sortie — post-traitement de la sortie de l’IA
- Modération de contenu. Selon votre cas d’utilisation, vous pouvez vouloir modérer le contenu, par exemple en filtrant les informations concurrentielles.
- Filtrage des informations personnellement identifiables (PII) pour des considérations éthiques et de conformité légale.
- Utilisation d’outils/classificateurs hors de portée. Ces outils déterminent la pertinence de la réponse en fonction de votre tolérance au risque.
- Voix de marque et normes de communication en utilisant le ton et les valeurs de votre entreprise dans sa communication.
- Format de sortie. Vous pouvez imposer un format spécifique à votre IA.
3. Restriction d’accès aux outils
- Catégoriser vos outils par catégorie de risque. Par exemple, les outils qui peuvent écrire dans une base de données doivent être restreints.
- Contrôle d’accès basé sur le rôle (RBAC), en tandem avec la catégorie de risque des outils.
- Implémenter une approbation humaine pour les actions à fort impact, afin d’assurer la transparence du processus.
4. Approbation humaine dans la boucle (HITL)
Cela promeut une relation symbiotique entre l’IA et l’humain, garantissant que l’IA ne fonctionne pas de manière incontrôlée.
- Seuil d’échecs pour comprendre l’intention de l’utilisateur.
- Engagement dans des actions irréversibles, comme passer une commande pour un produit.
- Faible confiance dans les étapes intermédiaires de l’IA.
Comment commencer à construire des garde-fous dans nos applications IA ?
Adoptez une approche par étapes pour éviter la paralysie décisionnelle.
1. Identifier les risques potentiels liés à votre application IA
- Construire des garde-fous pour ces risques, par exemple un filtre PII ou une modération de contenu.
- Déterminer quels outils nécessitent un RBAC et quelles garde-fous nécessitent une approbation HITL.
2. Journaliser tout, des entrées aux étapes intermédiaires et aux sorties
Journalisez tout pour comprendre ce qui a mal tourné et comment vos garde-fous ont fonctionné.
3. Évaluer tout en surveillant votre application
Avec les journaux de données, évaluez le modèle IA que vous utilisez. Analysez les entrées signalées et la fréquence d’intervention humaine.
4. Itérer et augmenter vos garde-fous
Augmentez vos garde-fous avec plus de couches de validation.
5. Préparer pour l’évolutivité
Concevez vos garde-fous comme des composants modulaires pour faciliter leur mise à jour et leur maintenance.
Résumé
En résumé, pensez à construire des garde-fous — ne vous concentrez pas uniquement sur les cas d’utilisation « cool » de l’IA. Rappelez-vous que pour une adoption large, vous avez besoin de la confiance des utilisateurs finaux. Pour construire cette confiance, vous avez besoin de garde-fous.
