AI భద్రత vs AI భద్రత: మోడల్ కాల్ వద్ద రిస్క్‌ను నియంత్రించండి

AI భద్రత మరియు AI భద్రత మధ్య తేడా ఒక మోడల్ కాల్ కస్టమర్, టికెట్, డాక్యుమెంట్, లావాదేవీ లేదా ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోపై ప్రభావం చూపే వరకు అస్పష్టంగా ఉంటుంది. ఆ సమయంలో, తేడా ముఖ్యం అవుతుంది.

AI భద్రత సిస్టమ్ ఉపయోగకరమైన, నమ్మదగిన మరియు అది చేయాల్సిన పనికి అనుగుణంగా ప్రవర్తిస్తుందా అని అడుగుతుంది. AI భద్రత సిస్టమ్, దాని డేటా, దాని సాధనాలు లేదా దాని యాక్సెస్ మార్గాలను దాడి చేయగలరా లేదా దుర్వినియోగం చేయగలరా అని అడుగుతుంది. ఉత్పత్తి బృందాలకు రెండూ అవసరం, ఎందుకంటే సురక్షితమైన మోడల్ ఇంకా దుర్వినియోగం చేయబడవచ్చు, మరియు సురక్షితమైన ఇంటిగ్రేషన్ ఇంకా హానికరమైన లేదా నమ్మదగిన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలదు.

మోడల్ APIలతో పని చేసే బిల్డర్ల కోసం, ప్రాక్టికల్ కంట్రోల్ పాయింట్ తరచుగా మోడల్ కాల్ స్వయంగా ఉంటుంది: ఏ మోడల్ ఎంచుకోబడింది, ఏ ప్రాంప్ట్ పంపబడింది, ఏ సాధనాలు అనుమతించబడ్డాయి, ఏ డేటా జత చేయబడింది, ఏది లాగ్ చేయబడింది, ఏ ఫాల్బ్యాక్ పాథ్ అందుబాటులో ఉంది, మరియు ప్రతిస్పందన తిరిగి వచ్చినప్పుడు వినియోగదారుడు ఏమి చూస్తాడు.

AI భద్రత ప్రవర్తన ప్రమాదాన్ని నియంత్రిస్తుంది

AI భద్రత AI సిస్టమ్ ప్రవర్తన మరియు ఫలితాల గురించి ఉంటుంది. ప్రధాన ప్రశ్న: ఈ వినియోగదారుడు, పని మరియు సందర్భం కోసం సిస్టమ్ ఈ విధంగా ప్రవర్తించాలా?

భద్రతా పని తరచుగా అవుట్‌పుట్ నాణ్యత, హానికరమైన కంటెంట్, పక్షపాతం, భ్రమ, తిరస్కరణ ప్రవర్తన, దృఢత్వం, మూల్యాంకనం మరియు మానవ పర్యవేక్షణను కవర్ చేస్తుంది. ఇది ప్రతి ఉత్పత్తి బృందం చివరకు ఎదుర్కొనే ఆపరేషనల్ ప్రశ్నను కూడా కలిగి ఉంటుంది: మోడల్ అనిశ్చితమైన, తప్పు, అసంపూర్ణమైన లేదా ఉద్దేశించిన పరిధికి బయట ఏదైనా చేయమని అడిగినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?

మోడల్ NIST AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఇక్కడ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది AI ప్రమాదాన్ని బృందాలు పాలించాలి, మ్యాప్ చేయాలి, కొలవాలి మరియు నిర్వహించాలి అని పరిగణిస్తుంది, ఒకసారి మోడల్ ఎంపిక నిర్ణయంగా కాదు. ఒక ఉత్పత్తి అనేక మోడల్‌లు లేదా ప్రొవైడర్‌లలో పని మార్గాలను మార్గనిర్దేశం చేసినప్పుడు ఆ ఫ్రేమింగ్ ప్రత్యేకంగా ముఖ్యం.

AI భద్రత దుర్వినియోగ ప్రమాదాన్ని నియంత్రిస్తుంది

AI భద్రత మోడల్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను దాడి, అనధికార యాక్సెస్, డేటా ఎక్స్‌పోజర్ మరియు దుర్వినియోగం నుండి రక్షించడంపై ఉంటుంది. ప్రధాన ప్రశ్న: ఈ సిస్టమ్, దాని ప్రాంప్ట్, దాని సాధనాలు, దాని రిట్రీవల్ సోర్స్‌లు లేదా దాని అనుమతులను ఎవరైనా దుర్వినియోగం చేయగలరా?

భద్రతా పని తరచుగా ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్, సున్నితమైన సమాచారం వెల్లడింపు, శిక్షణ లేదా రిట్రీవల్ డేటా విషపూరితం, మోడల్ సరఫరా గొలుసు ప్రమాదం, అధిక సాధన అనుమతులు, సేవా నిరాకరణ, క్రెడెన్షియల్ లీకేజీ మరియు అసురక్షిత ప్లగిన్ లేదా ఏజెంట్ డిజైన్‌ను కవర్ చేస్తుంది. పెద్ద భాషా మోడల్ అప్లికేషన్‌ల కోసం OWASP టాప్ 10 అనేక వైఫల్య మోడ్‌లను పేరు పెట్టడం వల్ల సహాయక సూచనగా ఉంటుంది, ఇవి LLMలను నిజమైన సాఫ్ట్‌వేర్‌లో వైర్ చేసిన తర్వాత కనిపిస్తాయి.

భద్రత కేవలం మోడల్-ప్రొవైడర్ సమస్య కాదు. బిల్డర్లు API కీలు రక్షించాలి, వినియోగదారులను ధృవీకరించాలి, వర్క్‌స్పేస్ అనుమతులను స్కోప్ చేయాలి, రిట్రీవల్ సోర్స్‌లను ఫిల్టర్ చేయాలి, ఏజెంట్ సాధనాలను నియంత్రించాలి మరియు అసాధారణ వినియోగ నమూనాలను పర్యవేక్షించాలి. ఒక ప్రొవైడర్ తన సొంత మౌలిక సదుపాయాలను సురక్షితంగా చేయగలడు, అయితే మీ అప్లికేషన్ ఇంకా ప్రమాదకరమైన సాధన యాక్సెస్ లేదా వినియోగదారుల డేటాను బహిర్గతం చేస్తుంది.

భద్రత vs భద్రత: ప్రాక్టికల్ తేడా

ప్రాంతం	AI భద్రత	AI భద్రతా వ్యవస్థ
ప్రధాన ప్రశ్న	ఈ వ్యవస్థ ఈ ప్రవర్తనను ఉత్పత్తి చేయాలా?	ఎవరికైనా ఈ వ్యవస్థను దుర్వినియోగం చేయగలరా?
సాధారణ ప్రమాదం	హానికరమైన, పక్షపాత, నమ్మకంలేని లేదా తప్పుదోవ పట్టించే అవుట్‌పుట్‌లు	ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్, డేటా ఎక్స్‌పోజర్, దుర్వినియోగం లేదా అనధికార ప్రాప్యత
ప్రాథమిక నియంత్రణలు	మూల్యాంకనలు, గార్డ్రైల్స్, మానవ సమీక్ష, మోడల్ ఎంపిక, అవుట్‌పుట్ విధానాలు	ఆథెంటికేషన్, అనుమతులు, ఇన్‌పుట్ నియంత్రణలు, సీక్రెట్స్ మేనేజ్‌మెంట్, టూల్ ఐసోలేషన్
వైఫల్య ఉదాహరణ	ఒక మద్దతు సహాయకుడు అసురక్షితమైన రీఫండ్ మార్గదర్శకాన్ని ఇస్తాడు	ఒక దుష్ట ప్రాంప్ట్ ఏజెంట్‌ను ప్రైవేట్ టికెట్ డేటాను బయటపెట్టడానికి మోసం చేస్తుంది
యజమాని ఓవర్ల్యాప్	ఉత్పత్తి, విధానం, ఇంజనీరింగ్, చట్టపరమైన, డొమైన్ నిపుణులు	భద్రత, వేదిక, ఇంజనీరింగ్, కార్యకలాపాలు

చాలా ఉత్పత్తి వైఫల్యాలు జరుగుతున్న చోటే అడ్డదిడ్డంగా ఉంటుంది. ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ అనేది ఆదేశాలను లేదా డేటా యాక్సెస్‌ను మానిప్యులేట్ చేసినప్పుడు భద్రతా సమస్యగా ఉంటుంది, కానీ మానిప్యులేట్ చేసిన ప్రతిస్పందన వినియోగదారుని చేరినప్పుడు ఇది భద్రతా సమస్యగా మారుతుంది. విస్తృత అనుమతులతో కూడిన ఏజెంట్ భద్రతా సమస్యగా ఉంటుంది, కానీ మోడల్ విశ్వసనీయమైన నిర్ణయం తీసుకుంటే దాని చర్యలు భద్రత మరియు వ్యాపార ప్రమాదాన్ని సృష్టించగలవు.

మోడల్ కాల్స్‌కు తమ స్వంత నియంత్రణ పొర అవసరం ఎందుకు ఉంది

చాలా బృందాలు ఒకే మోడల్, ఒకే API కీ, మరియు ఒకే ప్రాంప్ట్‌తో ప్రారంభిస్తాయి. ఇది ప్రోటోటైప్ కోసం పనిచేయవచ్చు. ఉత్పత్తి అనేక మోడల్స్, కస్టమర్-స్పెసిఫిక్ సెట్టింగ్స్, ఏజెంట్ టూల్స్, రిట్రీవల్, ఫాల్బ్యాక్ రూటింగ్, ఖర్చు నియంత్రణలు లేదా వినియోగ ఆధారిత బిల్లింగ్‌ను జోడించినప్పుడు ఇది సున్నితంగా మారుతుంది.

మోడల్-కాల్ నియంత్రణ పొర బిల్డర్స్‌కు నిర్ణయాలను అవగాహనకు ముందు మరియు తర్వాత వర్తింపజేయడానికి స్థిరమైన ప్రదేశాన్ని ఇస్తుంది. ఇది ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడంలో సహాయపడుతుంది:

• ఈ పని, వినియోగదారు స్థాయి, డేటా రకం లేదా ప్రమాద స్థాయిని ఏ మోడల్ నిర్వహించాలి?
• ప్రాథమిక మోడల్ అందుబాటులో లేకపోతే, చాలా నెమ్మదిగా ఉంటే లేదా చాలా ఖర్చుతో ఉంటే ఏమి జరుగుతుంది?
• ఈ అభ్యర్థన కోసం అనుమతించబడిన ప్రాంప్ట్‌లు, పత్రాలు మరియు టూల్స్ ఏమిటి?
• ఏ అవుట్‌పుట్‌లు సమీక్ష, నిరోధం, తిరిగి రాయడం లేదా ఎస్కలేషన్ అవసరం?
• వినియోగం, ఖర్చు, ఆలస్యం, ప్రొవైడర్ ఎంపిక మరియు లోపాలను ఎలా లాగ్ చేయాలి?

ఇది కూడా అక్కడే AI గేట్వే గార్డ్రైల్స్ విస్తృతమైన ఫీచర్ చెక్‌ల కంటే ఎక్కువ ఉపయోగకరంగా మారుతుంది. చాట్, సెర్చ్, డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్, ఏజెంట్లు, వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI ఫీచర్‌లలో భాగస్వామ్య విధానాలను వర్తింపజేయడం సులభం చేస్తుంది.

AI భద్రత మరియు AI భద్రత కోసం బిల్డర్ చెక్లిస్ట్

1. ప్రవర్తన విధానాలను యాక్సెస్ విధానాల నుండి వేరు చేయండి

AI ఫీచర్ ఏమి చెప్పగలదు లేదా చేయగలదో రాయండి, తరువాత దాన్ని ఎవరు కాల్ చేయగలరో, ఏ డేటాను ఉపయోగించగలరో, మరియు ఏ టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయగలరో వేరు వేరు గా నిర్వచించండి. భద్రతా విధానాలు మరియు సెక్యూరిటీ విధానాలు కలవాలి, కానీ అవి ఒకే డాక్యుమెంట్ కాకూడదు.

టాస్క్ రిస్క్ ద్వారా రూట్ చేయండి, కేవలం బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్ ద్వారా మాత్రమే కాదు.

పబ్లిక్ డాక్యుమెంటేషన్‌ను సమ్మరైజ్ చేయడానికి ఉత్తమమైన మోడల్, నియంత్రిత సపోర్ట్, కోడ్ మార్పులు, లీగల్ రివ్యూ లేదా కస్టమర్-స్పెసిఫిక్ ఆటోమేషన్ కోసం ఉత్తమమైన మోడల్ కాకపోవచ్చు. రిస్క్, లేటెన్సీ, ఖర్చు, మరియు నమ్మకాన్ని ప్రతిబింబించడానికి మోడల్ సెలక్షన్‌ను ఉపయోగించండి, కేవలం లీడర్‌బోర్డ్ స్థానం మాత్రమే కాదు.

టూల్ అనుమతులను సన్నగా ఉంచండి.

ఏజెంట్స్ డిఫాల్ట్‌గా విస్తృత టూల్ యాక్సెస్ పొందకూడదు. యూజర్, వర్క్‌స్పేస్, టాస్క్ టైప్, మరియు కాన్ఫిడెన్స్ లెవల్ ద్వారా టూల్స్‌ను స్కోప్ చేయండి. రీడ్-ఓన్లీ టూల్స్, డ్రై-రన్ మోడ్‌లు, మరియు హ్యూమన్ అప్రూవల్ స్టెప్స్ మోడల్ మానిప్యులేట్ చేయబడినప్పుడు లేదా తప్పు జరిగినప్పుడు నష్టాన్ని తగ్గించగలవు.

యూజర్ యాక్షన్ మాత్రమే కాకుండా మోడల్ కాల్‌ను లాగ్ చేయండి.

ఉపయోగకరమైన లాగ్స్‌లో సెలెక్ట్ చేసిన మోడల్, ప్రొవైడర్, రూట్, లేటెన్సీ, ఖర్చు, ఎరర్ స్టేట్, యూజర్ లేదా వర్క్‌స్పేస్, పాలసీ నిర్ణయం, మరియు ఫాల్‌బ్యాక్ పాత్ ఉన్నాయి. మీ ప్రైవసీ మరియు రిటెన్షన్ రూల్స్ స్పష్టంగా అనుమతించకపోతే సెన్సిటివ్ ప్రాంప్ట్‌లు లేదా అవుట్‌పుట్‌లను నిల్వ చేయడం నివారించండి.

కస్టమర్లు వాటిని కనుగొనడానికి ముందు వైఫల్యాలను పరీక్షించండి.

రెడ్-టీమ్ ప్రాంప్ట్‌లు, అడ్వర్సీరియల్ రిట్రీవల్ టెస్టులు, చెడు ఇన్‌పుట్ టెస్టులు, అనుమతి టెస్టులు, ఫాల్‌బ్యాక్ టెస్టులు, మరియు ఖర్చు-స్పైక్ టెస్టులను విడుదలకు ముందు నడపండి. తరువాత మీరు ప్రాంప్ట్‌లు, మోడల్స్, టూల్స్, ప్రొవైడర్స్, లేదా రూటింగ్ రూల్స్ మార్చినప్పుడు వాటిని పునరావృతం చేయండి.

ShareAI ఎక్కడ సరిపోతుంది

ShareAI బిల్డర్స్‌కు రూటింగ్, ఫెయిల్ఓవర్, మరియు మార్కెట్‌ప్లేస్-డ్రివెన్ మోడల్ ఎంపికతో 150+ AI మోడల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక API అందిస్తుంది. అది మీ అప్లికేషన్ సెక్యూరిటీ, యూజర్ ఆథరైజేషన్, ప్రైవసీ ప్రాసెస్, లేదా డొమైన్-స్పెసిఫిక్ రివ్యూ‌ను భర్తీ చేయదు. ఇది ప్రతి ఫీచర్‌లో డైరెక్ట్ ప్రొవైడర్ ఇంటిగ్రేషన్లను చెల్లాచెదురుగా ఉంచడం కాకుండా ప్రొవైడర్ ఎంపిక మరియు మోడల్ వినియోగాన్ని నిర్వహించడానికి టీమ్‌లకు సింపుల్ ఇంటిగ్రేషన్ సర్ఫేస్‌ను అందిస్తుంది.

బిల్డర్స్ కోసం, అది ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే AI రిస్క్ మరియు AI మోనిటైజేషన్ అనేవి అనుసంధానించబడ్డాయి. మీ ప్రొడక్ట్ AI వినియోగానికి ఛార్జ్ చేస్తే లేదా రూట్ చేసిన మోడల్ కాల్స్‌పై మార్జిన్ జోడిస్తే, కస్టమర్లకు నమ్మకమైన ప్రవర్తన, స్పష్టమైన వినియోగ దృశ్యం, మరియు ప్రిడిక్టబుల్ ఫాల్‌బ్యాక్ పాత్‌లు అవసరం. సురక్షితమైన, మరింత భద్రతగల మోడల్-కాల్ లేయర్ చివరి యూజర్ మరియు వ్యాపార మోడల్ రెండింటినీ రక్షిస్తుంది.

ఒక ఇంటిగ్రేషన్ పాత్‌తో ప్రారంభించండి, దాని చుట్టూ పాలసీ నిర్ణయాలను నిర్వచించండి, మరియు మీ AI సర్ఫేస్ ఏరియా పెరిగే ముందు రూటింగ్‌ను గమనించగలిగేలా చేయండి. ShareAI డాక్యుమెంటేషన్ అనేక మోడల్స్‌ను కనెక్ట్ చేయాలనుకునే టీమ్‌లకు ప్రతి ప్రొవైడర్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను చేతితో తిరిగి నిర్మించకుండా ఉత్తమమైన తదుపరి దశ ఇది.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

AI భద్రత మరియు AI సెక్యూరిటీ మధ్య తేడా ఏమిటి?

AI భద్రత ఒక AI సిస్టమ్ నమ్మకంగా ప్రవర్తిస్తుందా మరియు హానికరమైన ఫలితాలను నివారించగలదా అనే దానిపై దృష్టి పెడుతుంది. AI సెక్యూరిటీ సిస్టమ్‌ను దాడి చేయగలదా, దుర్వినియోగం చేయగలదా, లేదా డేటా, టూల్స్, లేదా క్రెడెన్షియల్స్‌ను బలవంతంగా బయటపెట్టగలదా అనే దానిపై దృష్టి పెడుతుంది.

బిల్డర్స్ కోసం AI భద్రత మరియు AI సెక్యూరిటీ ఎందుకు ముఖ్యమైనవి?

బిల్డర్స్ తరచుగా మోడల్స్‌ను కస్టమర్-ఫేసింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలు, డాక్యుమెంట్లు, ఏజెంట్లు, మరియు బిల్లింగ్‌తో అనుసంధానిస్తారు. భద్రతను సెక్యూరిటీ నుండి వేరు చేయడం ద్వారా, ప్రతి AI ప్రమాదాన్ని ప్రాంప్ట్ సమస్యగా చూడకుండా, జట్లు సరైన నియంత్రణలను ఎంచుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.

ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ భద్రతా సమస్యా లేదా సెక్యూరిటీ సమస్యా?

ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ మొదట సెక్యూరిటీ సమస్యగా ప్రారంభమవుతుంది, ఎందుకంటే ఇది సూచనలను, డేటా యాక్సెస్‌ను లేదా టూల్ వినియోగాన్ని మానిప్యులేట్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఇది మానిప్యులేట్ చేయబడిన ప్రతిస్పందన లేదా చర్య వినియోగదారుని లేదా వ్యాపార ప్రక్రియను హానిచేయగలిగినప్పుడు భద్రతా సమస్యగా మారుతుంది.

AI గేట్వే గార్డ్రైల్స్ భద్రత మరియు సెక్యూరిటీ రెండింటినీ పరిష్కరిస్తాయా?

AI గేట్వే గార్డ్రైల్స్ ఇన్‌పుట్ చెక్స్, అవుట్‌పుట్ చెక్స్, రౌటింగ్, మరియు లాగింగ్ కోసం ముఖ్యంగా రెండింటికీ సహాయపడతాయి. అవి ఐడెంటిటీ మేనేజ్‌మెంట్, సెక్యూర్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్, లీస్ట్-ప్రివిలేజ్ టూల్ డిజైన్, లేదా హై-రిస్క్ చర్యల కోసం మానవ సమీక్షను భర్తీ చేయవు.

సురక్షితమైన AI వర్క్‌ఫ్లోల కోసం జట్లు మోడల్స్‌ను ఎలా ఎంచుకోవాలి?

టాస్క్ రిస్క్, డేటా సెన్సిటివిటీ, లేటెన్సీ, ఖర్చు, నమ్మకత్వం, మరియు అవుట్‌పుట్ క్వాలిటీ ఆధారంగా మోడల్స్‌ను ఎంచుకోండి. తక్కువ రిస్క్ ఉన్న సమ్మరైజేషన్ టాస్క్ కస్టమర్ డేటా లేదా వ్యాపార-క్రిటికల్ టూల్స్‌ను టచ్ చేసే ఏజెంట్ కంటే వేరే మార్గాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.

మోడల్-కాల్ కంట్రోల్‌లో ShareAI ఎలా సహాయపడుతుంది?

ShareAI బిల్డర్స్‌కు 150+ మోడల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి రౌటింగ్ మరియు ఫెయిలోవర్ ఆప్షన్లతో ఒక API అందిస్తుంది. ఇది అనేక డైరెక్ట్ ప్రొవైడర్ ఇంటిగ్రేషన్లను నిర్వహించకుండా, మోడల్ యాక్సెస్ మరియు వినియోగ నిర్ణయాలను కేంద్రీకరించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.

ShareAI అనువర్తన భద్రతా ప్రోగ్రామ్‌ను భర్తీ చేస్తుందా?

కాదు. బిల్డర్స్ ఇంకా ఆథెంటికేషన్, ఆథరైజేషన్, సెక్యూర్ కీ హ్యాండ్లింగ్, ప్రైవసీ కంట్రోల్స్, ఇన్సిడెంట్ రెస్పాన్స్, మరియు సమీక్షా ప్రక్రియలను అవసరం. ShareAI మోడల్ యాక్సెస్ మరియు రౌటింగ్‌లో సహాయపడుతుంది, కానీ అనువర్తన భద్రత యొక్క ప్రతి భాగంలో కాదు.

AI సెక్యూరిటీలో ప్రొవైడర్స్ ఏమి పట్టించుకోవాలి?

ప్రొవైడర్స్ దుర్వినియోగ నివారణ, లభ్యత, యాక్సెస్ కంట్రోల్, డేటా ఐసోలేషన్, మరియు స్పష్టమైన ఆపరేషనల్ బౌండరీల గురించి పట్టించుకోవాలి. మెరుగైన సెక్యూరిటీ ప్రొవైడర్ సామర్థ్యాన్ని మరియు మోడల్ యాక్సెస్‌ను డౌన్‌స్ట్రీమ్ బిల్డర్స్ కోసం మరింత నమ్మదగినదిగా చేస్తుంది.

AI భద్రతలో క్రియేటర్స్ ఏమి పట్టించుకోవాలి?

సృష్టికర్తలు మరియు మోడల్ యజమానులు తమ మోడల్స్ ఎలా స్థానం పొందుతున్నాయి, మార్గం పొందుతున్నాయి, మూల్యాంకనం చేయబడుతున్నాయి మరియు ఉపయోగించబడుతున్నాయి అనే విషయంపై శ్రద్ధ వహించాలి. భద్రతా అంచనాలు స్వీకరణ, లైసెన్సింగ్ సంభాషణలు మరియు బిల్డర్స్ ఉత్పత్తి వర్క్‌ఫ్లోల కోసం మోడల్‌ను నమ్ముతారా లేదా అనే విషయాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయి.

యాప్‌లో AI ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి మొదటి దశ ఏమిటి?

ప్రతి మోడల్ కాల్‌ను ఫీచర్, యూజర్ రకం, డేటా సోర్స్, టూల్ యాక్సెస్, అవుట్‌పుట్ డెస్టినేషన్ మరియు ఫాల్‌బ్యాక్ పాత్ ద్వారా మ్యాప్ చేయండి. ఆ కాల్స్ కనిపించగానే, భద్రత మరియు భద్రత నియంత్రణలు ఎక్కడ ఉండాలో నిర్ణయించడం చాలా సులభం అవుతుంది.