حواجز بوابة الذكاء الاصطناعي: تحقق من صحة المطالبات والمخرجات قبل أن يراها المستخدمون

تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية إلى أكثر من مجرد مطالبة جيدة. إنها تحتاج إلى طبقة تحكم يمكنها فحص ما يدخل النموذج، وفحص ما يعود، واتخاذ قرار واضح قبل أن يصل الرد إلى المستخدم أو النظام اللاحق.

هذه هي الفكرة وراء حواجز الحماية لبوابة الذكاء الاصطناعي.

ستختلف البنية الدقيقة حسب المنتج. بعض الفرق تضع الفحوصات في الخلفية للتطبيق. البعض يستخدم بوابة أو وكيل. البعض يجمع بين إعدادات الأمان على مستوى النموذج والتحقق المخصص. النقطة المهمة هي أن الأمان لا يجب أن يعتمد على تذكر كل فريق ميزات لتوصيل نفس المنطق في كل نقطة نهاية.

بالنسبة للبُناة، تُعد حواجز الحماية جزءًا من مسؤولية المنتج. يمكن لـ ShareAI مساعدتك في توجيه استخدام النموذج وتحقيق الدخل من حركة مرور الذكاء الاصطناعي، ولكن تطبيقك لا يزال مسؤولاً عن السياسة، والأذونات، والتسجيل، وتجربة العملاء، والمراجعة البشرية.

لماذا تهم حواجز الحماية على مستوى البوابة

يبدأ تطبيق الذكاء الاصطناعي عادةً ببساطة. نقطة نهاية واحدة تستدعي نموذجًا واحدًا. ثم يتوسع الاستخدام: المزيد من الميزات، المزيد من العملاء، المزيد من مزودي النماذج، المزيد من الأدوات الداخلية، المزيد من المدخلات التي ينشئها المستخدم، والمزيد من الأماكن التي يمكن أن يؤدي فيها الجواب المُنشأ إلى إجراء.

في تلك المرحلة، يصبح من الصعب الوثوق بمنطق الأمان لكل ميزة. قد تمنع نسخة واحدة من التطبيق حقن المطالبات. قد تتحقق أخرى فقط من السمية. قد تتخطى ثالثة التحقق من صحة المخرجات لأن الفريق كان يسابق الزمن للإطلاق.

تحل حواجز الحماية على مستوى البوابة مشكلة الاتساق بوضع التحقق بالقرب من حركة مرور النموذج. يمكن للتطبيق إرسال طلب عبر طبقة مشتركة تقوم بتقييم المطالبة، أو استجابة النموذج، أو كليهما. تعيد الطبقة حكمًا مثل السماح، الحظر، التنقيح، المراجعة، أو المحاولة مرة أخرى.

هذا لا يلغي الحاجة إلى الحكم على المنتج. إنه يخلق مكانًا واحدًا لفرضه.

يجب أن تجيب حواجز الحماية الجيدة على أربعة أسئلة:

• هل هذه المطالبة آمنة لإرسالها إلى نموذج؟
• هل مخرجات هذا النموذج آمنة لعرضها على المستخدم؟
• هل بقي النموذج مستندًا إلى الأدلة التي قدمها التطبيق؟
• ماذا حدث، وهل يمكن للفريق مراجعة القرار لاحقًا؟

ما الذي يجب التحقق منه قبل استدعاء النموذج

يتحقق التحقق من صحة الإدخال من المخاطر قبل أن تصل إلى النموذج.

الفئة الأولى هي حقن التعليمات. قد يحتوي المستخدم أو المستند أو صفحة الويب أو نتيجة الأداة على تعليمات مصممة لتجاوز تعليمات النظام، أو تسريب السياق المخفي، أو إجبار النموذج على استدعاء أداة لا ينبغي استخدامها. OWASP Top 10 لتطبيقات LLM يعامل حقن التعليمات والوكالة المفرطة كمخاطر أساسية لتطبيقات LLM لسبب ما: قد يتبع النموذج التعليمات، لكن المنتج لا يزال مسؤولاً عن النتيجة.

الفئة الثانية هي ملاءمة السياسة. إذا كان تطبيقك لا يدعم المحتوى الطبي أو القانوني أو المالي أو الخاص بالبالغين أو المسيء أو المتعلق بإيذاء النفس، فتحقق من ذلك قبل إنفاق رموز النموذج أو إنشاء إجابة موجهة للعملاء.

الفئة الثالثة هي البيانات الحساسة. قد تحتوي بعض التعليمات على أسرار أو بيانات اعتماد أو بيانات شخصية أو محتوى ملكية يجب حظره أو إخفاؤه أو تمريره عبر سير عمل أكثر صرامة.

الفئة الرابعة هي إذن الأداة. إذا كان تطبيقك يربط النماذج بالأدوات من خلال أنماط مثل بروتوكول سياق النموذج, ، فيجب أن يأخذ التحقق في الاعتبار ما يُسمح للنموذج بالتعامل معه. لا ينبغي أن يكون قراءة ملف أو استعلام قاعدة بيانات أو إرسال بريد إلكتروني أو حذف سجل على نفس مستوى الثقة.

ما الذي يجب التحقق منه قبل أن يرى المستخدم الناتج

يتحقق التحقق من صحة الإخراج من المشكلات بعد التوليد ولكن قبل العرض.

ابدأ بفحوصات السلامة المباشرة: السمية، التحرش، التعليمات غير الآمنة، المعلومات الحساسة، وانتهاكات السياسة. قد ينتج النموذج شيئًا لا ينبغي لمنتجك عرضه حتى لو بدت التعليمات الأصلية غير ضارة.

بعد ذلك، تحقق من التأسيس. إذا كان تطبيقك يوفر مستندات مرجعية أو مقتطفات استرجاع أو صفوف قاعدة بيانات أو سجلات عملاء، فيجب التحقق من الإجابة مقابل ذلك السياق. قد تكون الإجابة الطليقة غير المدعومة أكثر ضررًا من الفشل الواضح لأن المستخدمين أكثر عرضة للثقة بها.

ثم تحقق من البنية. إذا كان من المفترض أن يكون الناتج بصيغة JSON أو ماكرو دعم أو بند عقد أو تحديث قاعدة بيانات أو أمر أداة، فتحقق من المخطط والحقول المسموح بها. لا تدع النموذج يكتب نصًا عشوائيًا في مكان يتطلب بيانات مقيدة.

أخيرًا، تحقق من جاهزية الإجراء. يمكن عرض مسودة بريد إلكتروني على المستخدم للمراجعة. قد تحتاج الموافقة على استرداد الأموال أو تغيير الحساب أو دمج الكود أو إشعار العميل إلى بوابة بشرية صريحة.

الهدف ليس جعل كل إجابة مثالية. الهدف هو منع الإخفاقات المتوقعة من الوصول إلى أماكن تكون فيها مكلفة.

اختر السلوك الحظر أو السماح أو المراجعة بعناية.

الحاجز يكون مفيدًا فقط إذا كان المنتج يعرف ماذا يفعل بالحكم.

بالنسبة للمشكلات منخفضة المخاطر، قد يطلب التطبيق من المستخدم تعديل الطلب. بالنسبة للمخرجات غير المدعومة، قد يجيب التطبيق بحل آمن ويشرح أنه لم يتمكن من التحقق من النتيجة. بالنسبة للإجراءات عالية المخاطر، قد يرسل التطبيق العملية إلى مراجع بشري.

أصعب قرار هو كيفية التعامل مع فشل نظام الحواجز. إذا لم يكن التحقق متاحًا، هل يجب أن يفشل التطبيق بشكل مفتوح ويستمر، أم يفشل بشكل مغلق ويمنع الطلب؟

لا توجد إجابة عالمية.

الفشل المفتوح قد يكون معقولًا للميزات منخفضة المخاطر التي تعتمد على التوفر والتي لا تزال تتطلب مراجعة المستخدم للمخرجات. الفشل المغلق أكثر أمانًا للعمليات التي تتضمن نصائح منظمة، إجراءات مالية، تغييرات في الحساب، بيانات خاصة، أو تنفيذ أدوات خارجية.

اتخذ هذا القرار لكل عملية عمل، وليس بشكل عام. يمكن أن يكون المنتج متساهلًا في العصف الذهني وصارمًا في الإجراءات التي تؤثر على العملاء أو الأموال أو البيانات أو الأمان.

اجعل دور ShareAI واضحًا.

تساعد ShareAI البناة على ربط استخدام الذكاء الاصطناعي بسوق وطبقة API. يمكن للبناة توجيه الاستدلال عبر ShareAI، اختيار النماذج من سوق نماذج شفاف متعدد المزودين, ، وتحديد هامش عندما يولد تطبيقهم الخاص استخدام الذكاء الاصطناعي.

هذا لا يجعل ShareAI مالك نموذج أمان منتجك.

لا يزال الباني يمتلك:

• مصادقة المستخدم والتفويض.
• سياسة المحتوى الخاصة بالتطبيق.
• التحقق من الطلب والمخرجات.
• أذونات الأدوات وتدفقات الموافقة.
• معالجة الأخطاء التي تواجه العملاء.
• تسجيل الأحداث، المراقبة، ومراجعة الدعم.
• قرارات الخصوصية والامتثال.

هذا التمييز مهم. يمكن لـ ShareAI دعم اقتصاديات منتج الذكاء الاصطناعي الخاص بك، ولكن الحواجز جزء من عقد التطبيق الذي تبرمه مع العملاء.

إذا كنت تقوم بتنفيذ سير عمل Builder، ابدأ بـ وثائق ShareAI ودليل مرجع API, ، ثم قم بإقران التكامل مع فحوصات السياسة الخاصة بك وقابلية المراقبة.

قائمة تحقق للتنفيذ العملي

استخدم هذه القائمة عند إضافة حواجز حول استدعاءات النموذج الإنتاجي:

• قم بإعداد قائمة بكل سير عمل الذكاء الاصطناعي في المنتج.
• صنف كل سير عمل حسب المخاطر: المسودة، النصيحة، إجراء العميل، الوصول إلى البيانات، إجراء الأداة، أو المجال المنظم.
• تحقق من صحة المطالبات لمحاولات الحقن، المحتوى غير الآمن، الطلبات غير المدعومة، والبيانات الحساسة.
• تحقق من صحة المخرجات لانتهاكات السياسة، الادعاءات غير المدعومة، أخطاء المخطط، وتسرب البيانات.
• قرر أي سير عمل يمكن أن يفشل بشكل مفتوح وأيها يجب أن يفشل بشكل مغلق.
• أضف مراجعة بشرية للإجراءات غير القابلة للتراجع أو ذات التأثير الكبير.
• قم بتسجيل الأحكام، معرفات النماذج، معرفات سير العمل، معرفات المستخدم، وأكواد الأسباب.
• تتبع زمن التحقق من الصحة ومعدل الفشل.
• اختبر باستخدام مطالبات عدائية، مستندات غير مرتبة، وحقن نتائج الأدوات.
• أعد النظر في السياسات مع توسع الاستخدام.

للمراقبة، دليل OpenTelemetry للمراقبة نقطة البداية مفيدة. يجب أن تنتج حواجز الحماية للذكاء الاصطناعي آثارًا وسجلات تشرح ليس فقط أن الطلب تم حظره، ولكن لماذا تم حظره وما الذي فعله التطبيق بعد ذلك.

الأسئلة الشائعة

ما هي حواجز الحماية لبوابة الذكاء الاصطناعي؟

حواجز الحماية لبوابة الذكاء الاصطناعي هي عمليات تحقق من الصحة توضع بالقرب من حركة المرور الخاصة بالنموذج. تقوم بفحص المطالبات، المخرجات، أو استدعاءات الأدوات وتعيد قرارات مثل السماح، الحظر، المراجعة، أو إعادة المحاولة قبل أن يصل رد الذكاء الاصطناعي إلى المستخدم أو النظام.

هل توفر ShareAI محرك حاجز حماية للذكاء الاصطناعي؟

لا يضع هذا المقال ShareAI كمحرك حاجز حماية. تساعد ShareAI المطورين في الوصول إلى النماذج، توجيه استخدام الذكاء الاصطناعي، وتحقيق الدخل من حركة مرور التطبيقات. يجب على المطورين تنفيذ الأمان الخاص بالمنتج، السياسات، التسجيل، وضوابط المراجعة في بنية تطبيقاتهم الخاصة.

لماذا يتم التحقق من صحة المطالبات والمخرجات؟

يتحقق التحقق من صحة المطالبات من المدخلات غير الآمنة أو التلاعبية قبل أن تصل إلى النموذج. يتحقق التحقق من صحة المخرجات من الردود غير الآمنة، غير المدعومة، المشوهة، أو التي تخالف السياسات قبل أن يراها المستخدم أو النظام اللاحق.

ما هو حقن المطالبات؟

حقن المطالبات هو محاولة للتلاعب بالنموذج باستخدام تعليمات تتعارض مع السلوك المقصود للتطبيق. يمكن أن يأتي من مدخلات المستخدم، المستندات المسترجعة، صفحات الويب، أو نتائج الأدوات.

ماذا يجب أن يتحقق التحقق من صحة المخرجات؟

يجب أن يتحقق التحقق من صحة المخرجات من المحتوى غير الآمن، الادعاءات غير المدعومة، تسرب البيانات الحساسة، أخطاء المخطط، الهلوسات ضد السياق المقدم، والاستعداد لأي إجراء لاحق.

هل يجب أن تفشل كل طلبات الحظر بنفس الطريقة؟

لا. يمكن أن يستجيب ميزة العصف الذهني بشكل مختلف عن سير العمل المالي أو أداة إدارة الحسابات. طابق الاستجابة مع المخاطر: اطلب من المستخدم التعديل، أظهر خيارًا آمنًا، أرسل للمراجعة، أو احظر تمامًا.

ما هو الفشل المفتوح مقابل الفشل المغلق؟

الفشل المفتوح يعني أن التطبيق يستمر عندما يكون نظام الحماية غير متاح. الفشل المغلق يعني أن التطبيق يحظر الطلب حتى تتوفر عملية التحقق. عادةً ما تستحق سير العمل عالية المخاطر سلوكًا أكثر صرامة من ميزات الصياغة منخفضة المخاطر.

كيف تؤثر أنظمة الحماية على تحقيق الأرباح لبُناة التطبيقات؟

يمكن لأنظمة الحماية تقليل المكالمات النموذجية المهدرة، منع الفشل المكلف، وجعل سير العمل المتميز للذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية. لا يزال بإمكان البُناة توجيه الاستخدام عبر ShareAI وتحديد هامش الربح، ولكن يجب أن يتحكم المنتج في الوقت الذي يُسمح فيه لسير العمل بإنفاق المزيد من الرموز أو الاستمرار.

هل تحل أنظمة الحماية محل المراجعة البشرية؟

لا. تقلل أنظمة الحماية المخاطر المتوقعة، لكن المراجعة البشرية لا تزال مهمة للإجراءات غير القابلة للإرجاع، سير العمل المنظم، النتائج الحساسة للعملاء، والحالات التي يكون فيها النموذج غير مؤكد.

كيف يجب أن تفكر الوكالات بشأن أنظمة الحماية؟

يجب أن تعامل الوكالات أنظمة الحماية كجزء من تسليم العميل. قم بتحديد السياسة، التسجيل، التصعيد، وسلوك المراجعة قبل الإطلاق، خاصةً عندما تتعامل ميزة الذكاء الاصطناعي مع بيانات العملاء أو الأدوات الخارجية.

هل أنظمة الحماية البوابة مخصصة فقط للمؤسسات الكبيرة؟

لا. تستفيد الفرق الصغيرة أيضًا من التحقق المتسق بمجرد أن يكون لديها أكثر من ميزة ذكاء اصطناعي واحدة، أكثر من نموذج واحد، أو أي سير عمل يمكن أن يؤثر على المستخدمين أو البيانات أو الأموال.

ما هو أول نظام حماية يجب إضافته؟

ابدأ باكتشاف حقن التعليمات، فحوصات سياسة الإخراج، والتحقق من المخطط للإخراجات المهيكلة. ثم أضف فحوصات التأسيس، أذونات الأدوات، والمراجعة البشرية حيثما تبرر مخاطر سير العمل ذلك.