รั้วป้องกันของ AI Gateway: ตรวจสอบคำสั่งและผลลัพธ์ก่อนที่ผู้ใช้จะเห็น

แอปพลิเคชัน AI สำหรับการผลิตต้องการมากกว่าคำสั่งที่ดี พวกเขาต้องการชั้นควบคุมที่สามารถตรวจสอบสิ่งที่เข้าสู่โมเดล ตรวจสอบสิ่งที่กลับมา และตัดสินใจอย่างชัดเจนก่อนที่คำตอบจะถึงผู้ใช้หรือระบบปลายทาง.

นั่นคือแนวคิดเบื้องหลังรั้วกั้นของเกตเวย์ AI.

สถาปัตยกรรมที่แน่นอนจะแตกต่างกันไปตามผลิตภัณฑ์ บางทีมใส่การตรวจสอบในส่วนหลังของแอปพลิเคชัน บางทีมใช้เกตเวย์หรือพร็อกซี บางทีมรวมการตั้งค่าความปลอดภัยระดับโมเดลกับการตรวจสอบแบบกำหนดเอง จุดสำคัญคือความปลอดภัยไม่ควรขึ้นอยู่กับทุกทีมฟีเจอร์ที่ต้องจำไว้ว่าจะต้องเชื่อมต่อกับตรรกะเดียวกันในทุกจุดปลายทาง.

สำหรับผู้สร้าง รั้วกั้นเป็นส่วนหนึ่งของความรับผิดชอบของผลิตภัณฑ์ ShareAI สามารถช่วยคุณกำหนดเส้นทางการใช้งานโมเดลและสร้างรายได้จากการจราจร AI แต่แอปของคุณยังคงเป็นเจ้าของนโยบาย การอนุญาต การบันทึก ประสบการณ์ลูกค้า และการตรวจสอบโดยมนุษย์.

ทำไมรั้วกั้นระดับเกตเวย์ถึงสำคัญ

แอป AI มักเริ่มต้นอย่างง่าย หนึ่งจุดปลายทางเรียกหนึ่งโมเดล จากนั้นการใช้งานขยายตัว: มีฟีเจอร์มากขึ้น ลูกค้ามากขึ้น ผู้ให้บริการโมเดลมากขึ้น เครื่องมือภายในมากขึ้น อินพุตที่ผู้ใช้สร้างขึ้นมากขึ้น และสถานที่ที่คำตอบที่สร้างขึ้นสามารถกระตุ้นการกระทำได้มากขึ้น.

ในจุดนั้น ตรรกะความปลอดภัยต่อฟีเจอร์จะยากที่จะเชื่อถือได้ รุ่นแอปหนึ่งอาจบล็อกการฉีดคำสั่ง อีกอาจตรวจสอบเฉพาะความเป็นพิษ รุ่นที่สามอาจข้ามการตรวจสอบผลลัพธ์เพราะทีมกำลังเร่งเปิดตัว.

รั้วกั้นระดับเกตเวย์แก้ปัญหาความสม่ำเสมอโดยการวางการตรวจสอบใกล้กับการจราจรของโมเดล แอปสามารถส่งคำขอผ่านชั้นที่ใช้ร่วมกันซึ่งประเมินคำสั่ง โมเดลตอบกลับ หรือทั้งสองอย่าง ชั้นนี้จะคืนคำตัดสิน เช่น อนุญาต บล็อก ลบ ตรวจสอบ หรือลองใหม่.

นี่ไม่ได้ลบความจำเป็นในการตัดสินใจของผลิตภัณฑ์ มันสร้างสถานที่หนึ่งเพื่อบังคับใช้.

รั้วกั้นที่ดีควรตอบคำถามสี่ข้อ:

• คำสั่งนี้ปลอดภัยที่จะส่งไปยังโมเดลหรือไม่?
• ผลลัพธ์ของโมเดลนี้ปลอดภัยที่จะแสดงให้ผู้ใช้หรือไม่?
• โมเดลยังคงยึดตามหลักฐานที่แอปจัดหาให้หรือไม่?
• เกิดอะไรขึ้น และทีมสามารถตรวจสอบการตัดสินใจในภายหลังได้หรือไม่?

สิ่งที่ควรตรวจสอบก่อนการเรียกโมเดล

การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนำเข้าจะจับความเสี่ยงก่อนที่จะถึงโมเดล.

หมวดหมู่แรกคือการฉีดคำสั่ง (prompt injection) ผู้ใช้ เอกสาร หน้าเว็บ หรือผลลัพธ์ของเครื่องมืออาจมีคำสั่งที่ออกแบบมาเพื่อแทนที่คำสั่งระบบ เปิดเผยบริบทที่ซ่อนอยู่ หรือบังคับให้โมเดลเรียกใช้เครื่องมือที่ไม่ควรใช้ OWASP Top 10 สำหรับแอปพลิเคชัน LLM จัดการการฉีดคำสั่งและการมีอำนาจเกินขอบเขตเป็นความเสี่ยงหลักของแอปพลิเคชัน LLM ด้วยเหตุผล: โมเดลอาจปฏิบัติตามคำสั่ง แต่ผลิตภัณฑ์ยังคงต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์.

หมวดหมู่ที่สองคือความเหมาะสมกับนโยบาย หากแอปของคุณไม่รองรับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์ กฎหมาย การเงิน ผู้ใหญ่ การล่วงละเมิด หรือการทำร้ายตัวเอง ให้ตรวจสอบก่อนที่จะใช้โทเค็นของโมเดลหรือสร้างคำตอบที่ลูกค้าจะเห็น.

หมวดหมู่ที่สามคือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน คำสั่งบางอย่างอาจมีความลับ ข้อมูลรับรอง ข้อมูลส่วนบุคคล หรือเนื้อหาที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ควรถูกบล็อก ปิดบัง หรือส่งผ่านกระบวนการที่เข้มงวดกว่า.

หมวดหมู่ที่สี่คือการอนุญาตเครื่องมือ หากแอปของคุณเชื่อมต่อโมเดลกับเครื่องมือผ่านรูปแบบต่าง ๆ เช่น โปรโตคอลบริบทโมเดล, การตรวจสอบควรพิจารณาว่าโมเดลได้รับอนุญาตให้ทำอะไร การอ่านไฟล์ การสืบค้นฐานข้อมูล การส่งอีเมล และการลบระเบียนไม่ควรมีระดับความไว้วางใจเดียวกัน.

สิ่งที่ควรตรวจสอบก่อนที่ผู้ใช้จะเห็นผลลัพธ์

การตรวจสอบผลลัพธ์จะจับปัญหาหลังจากการสร้างแต่ก่อนการเปิดเผย.

เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบความปลอดภัยโดยตรง: ความเป็นพิษ การล่วงละเมิด คำสั่งที่ไม่ปลอดภัย ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และการละเมิดนโยบาย โมเดลอาจสร้างบางสิ่งที่ผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ควรแสดง แม้ว่าคำสั่งต้นฉบับจะดูไม่มีอันตราย.

ถัดไป ตรวจสอบความเชื่อมโยง หากแอปของคุณให้เอกสารอ้างอิง ส่วนที่ดึงมา แถวฐานข้อมูล หรือบันทึกของลูกค้า คำตอบควรถูกตรวจสอบกับบริบทนั้น คำตอบที่ดูคล่องแคล่วแต่ไม่มีการสนับสนุนอาจสร้างความเสียหายมากกว่าความล้มเหลวที่ชัดเจน เพราะผู้ใช้อาจเชื่อถือมันมากกว่า.

จากนั้นตรวจสอบโครงสร้าง หากผลลัพธ์ควรเป็น JSON มาโครสนับสนุน ข้อสัญญา การอัปเดตฐานข้อมูล หรือคำสั่งเครื่องมือ ให้ตรวจสอบสคีมาและฟิลด์ที่อนุญาต อย่าปล่อยให้โมเดลเขียนข้อความใด ๆ ลงในที่ที่คาดหวังข้อมูลที่ถูกจำกัด.

สุดท้าย ตรวจสอบความพร้อมในการดำเนินการ อีเมลร่างสามารถแสดงให้ผู้ใช้ตรวจสอบได้ การอนุมัติคืนเงิน การเปลี่ยนแปลงบัญชี การรวมโค้ด หรือการแจ้งเตือนลูกค้าอาจต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์อย่างชัดเจน.

เป้าหมายไม่ใช่การทำให้ทุกคำตอบสมบูรณ์แบบ แต่เพื่อป้องกันความล้มเหลวที่คาดการณ์ได้จากการไปถึงที่ที่มีค่าใช้จ่ายสูง.

เลือกพฤติกรรมการบล็อก อนุญาต หรือการตรวจสอบอย่างตั้งใจ

ราวกันตกจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อผลิตภัณฑ์รู้ว่าจะทำอย่างไรกับคำตัดสินนั้น.

สำหรับปัญหาความเสี่ยงต่ำ แอปอาจขอให้ผู้ใช้แก้ไขคำสั่ง สำหรับผลลัพธ์ที่ไม่รองรับ แอปอาจตอบด้วยตัวเลือกที่ปลอดภัยและอธิบายว่าไม่สามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้ สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง แอปอาจส่งการดำเนินการไปยังผู้ตรวจสอบมนุษย์.

การตัดสินใจที่ยากที่สุดคือวิธีจัดการกับความล้มเหลวของระบบราวกันตก หากการตรวจสอบไม่สามารถใช้งานได้ แอปควรล้มเหลวแบบเปิดและดำเนินการต่อ หรือควรล้มเหลวแบบปิดและบล็อกคำขอ?

ไม่มีคำตอบที่เป็นสากล.

การล้มเหลวแบบเปิดอาจสมเหตุสมผลสำหรับฟีเจอร์การร่างที่มีความเสี่ยงต่ำซึ่งความพร้อมใช้งานมีความสำคัญและผลลัพธ์ยังคงต้องการการตรวจสอบจากผู้ใช้ การล้มเหลวแบบปิดจะปลอดภัยกว่าสำหรับกระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับคำแนะนำที่มีการควบคุม การดำเนินการทางการเงิน การเปลี่ยนแปลงบัญชี ข้อมูลส่วนตัว หรือการใช้งานเครื่องมือภายนอก.

ตัดสินใจเรื่องนี้ตามกระบวนการทำงาน ไม่ใช่ทั่วทั้งระบบ ผลิตภัณฑ์สามารถมีความยืดหยุ่นสำหรับการระดมความคิดและเข้มงวดสำหรับการดำเนินการที่ส่งผลกระทบต่อลูกค้า เงิน ข้อมูล หรือความปลอดภัย.

ทำให้บทบาทของ ShareAI ชัดเจน

ShareAI ช่วยให้ Builders เชื่อมโยงการใช้งาน AI กับตลาดและชั้น API Builders สามารถส่งการคาดการณ์ผ่าน ShareAI เลือกรุ่นจาก ตลาดโมเดล, และตั้งค่ากำไรเมื่อแอปของพวกเขาสร้างการใช้งาน AI.

นั่นไม่ได้ทำให้ ShareAI เป็นเจ้าของโมเดลความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์ของคุณ.

Builder ยังคงเป็นเจ้าของ:

• การตรวจสอบและการอนุญาตผู้ใช้.
• นโยบายเนื้อหาเฉพาะแอป.
• การตรวจสอบคำสั่งและผลลัพธ์.
• การอนุญาตเครื่องมือและกระบวนการอนุมัติ.
• การจัดการข้อผิดพลาดที่ลูกค้าพบ.
• การบันทึกข้อมูล, การตรวจสอบ, และการทบทวนการสนับสนุน.
• การตัดสินใจเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนด.

ความแตกต่างนี้สำคัญ ShareAI สามารถสนับสนุนเศรษฐศาสตร์ของผลิตภัณฑ์ AI ของคุณ แต่การป้องกันเป็นส่วนหนึ่งของสัญญาแอปพลิเคชันที่คุณทำกับลูกค้า.

หากคุณกำลังดำเนินการเวิร์กโฟลว์ Builder ให้เริ่มต้นด้วย เอกสาร ShareAI และ เอกสารอ้างอิง API, จากนั้นจับคู่การผสานรวมกับการตรวจสอบนโยบายและการสังเกตการณ์ของคุณเอง.

รายการตรวจสอบการดำเนินการที่ใช้งานได้จริง

ใช้รายการตรวจสอบนี้เมื่อเพิ่มการป้องกันรอบการเรียกใช้งานโมเดลการผลิต:

• ระบุทุกเวิร์กโฟลว์ AI ในผลิตภัณฑ์.
• จำแนกแต่ละเวิร์กโฟลว์ตามความเสี่ยง: การร่าง, คำแนะนำ, การดำเนินการของลูกค้า, การเข้าถึงข้อมูล, การดำเนินการเครื่องมือ, หรือโดเมนที่มีการควบคุม.
• ตรวจสอบคำสั่งสำหรับความพยายามในการฉีด, เนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย, คำขอที่ไม่รองรับ, และข้อมูลที่ละเอียดอ่อน.
• ตรวจสอบผลลัพธ์สำหรับการละเมิดนโยบาย, ข้อเรียกร้องที่ไม่รองรับ, ข้อผิดพลาดของโครงสร้าง, และการรั่วไหลของข้อมูล.
• ตัดสินใจว่าเวิร์กโฟลว์ใดสามารถล้มเหลวแบบเปิดและเวิร์กโฟลว์ใดต้องล้มเหลวแบบปิด.
• เพิ่มการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่ไม่สามารถย้อนกลับหรือมีผลกระทบสูง.
• บันทึกคำตัดสิน, รหัสโมเดล, รหัสเวิร์กโฟลว์, รหัสผู้ใช้, และรหัสเหตุผล.
• ติดตามความหน่วงเวลาในการตรวจสอบและอัตราความล้มเหลว.
• ทดสอบด้วยคำสั่งที่เป็นปฏิปักษ์ เอกสารที่ยุ่งเหยิง และการฉีดผลลัพธ์ของเครื่องมือ.
• ทบทวนนโยบายเมื่อการใช้งานขยายตัว.

สำหรับการสังเกตการณ์ บทนำเกี่ยวกับการสังเกตการณ์ OpenTelemetry เป็นจุดเริ่มต้นที่มีประโยชน์ รั้วป้องกัน AI ควรสร้างร่องรอยและบันทึกที่อธิบายไม่เพียงแค่ว่าคำขอถูกบล็อก แต่ยังอธิบายว่าทำไมมันถึงถูกบล็อกและแอปทำอะไรต่อไป.

คำถามที่พบบ่อย

รั้วป้องกันเกตเวย์ AI คืออะไร?

รั้วป้องกันเกตเวย์ AI คือการตรวจสอบความถูกต้องที่วางไว้ใกล้กับการจราจรของโมเดล พวกมันตรวจสอบคำสั่ง ผลลัพธ์ หรือการเรียกเครื่องมือ และส่งคืนการตัดสินใจ เช่น อนุญาต บล็อก ตรวจสอบ หรือลองใหม่ก่อนที่การตอบสนองของ AI จะถึงผู้ใช้หรือระบบ.

ShareAI มีเครื่องยนต์รั้วป้องกัน AI หรือไม่?

บทความนี้ไม่ได้วางตำแหน่ง ShareAI เป็นเครื่องยนต์รั้วป้องกัน ShareAI ช่วยผู้สร้างเข้าถึงโมเดล จัดเส้นทางการใช้งาน AI และสร้างรายได้จากการจราจรของแอป ผู้สร้างควรดำเนินการควบคุมความปลอดภัย นโยบาย การบันทึก และการตรวจสอบเฉพาะผลิตภัณฑ์ในสแต็กแอปพลิเคชันของตนเอง.

ทำไมต้องตรวจสอบทั้งคำสั่งและผลลัพธ์?

การตรวจสอบคำสั่งจับข้อมูลที่ไม่ปลอดภัยหรือการป้อนข้อมูลที่มีการจัดการก่อนที่จะถึงโมเดล การตรวจสอบผลลัพธ์จับข้อมูลที่ไม่ปลอดภัย ไม่รองรับ มีข้อผิดพลาด หรือฝ่าฝืนนโยบายก่อนที่ผู้ใช้หรือระบบปลายน้ำจะเห็น.

การฉีดคำสั่งคืออะไร?

การฉีดคำสั่งคือความพยายามที่จะจัดการโมเดลด้วยคำสั่งที่ขัดแย้งกับพฤติกรรมที่ตั้งใจของแอป มันสามารถมาจากการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ เอกสารที่ดึงมา หน้าเว็บ หรือผลลัพธ์ของเครื่องมือ.

การตรวจสอบผลลัพธ์ควรตรวจสอบอะไร?

การตรวจสอบผลลัพธ์ควรตรวจสอบเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย การอ้างสิทธิ์ที่ไม่รองรับ การรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ข้อผิดพลาดของสคีมา ภาพหลอนที่ขัดแย้งกับบริบทที่ให้มา และความพร้อมสำหรับการดำเนินการปลายน้ำใดๆ.

คำขอที่ถูกบล็อกทุกครั้งควรล้มเหลวในลักษณะเดียวกันหรือไม่?

ไม่ ฟีเจอร์ระดมความคิดสามารถตอบสนองแตกต่างจากเวิร์กโฟลว์ทางการเงินหรือเครื่องมือจัดการบัญชีได้ จับคู่การตอบสนองกับความเสี่ยง: ขอให้ผู้ใช้แก้ไข แสดงผลลัพธ์สำรองที่ปลอดภัย ส่งไปตรวจสอบ หรือบล็อกทั้งหมด.

การล้มเหลวแบบเปิดกับการล้มเหลวแบบปิดคืออะไร?

การล้มเหลวแบบเปิดหมายถึงแอปยังคงทำงานต่อเมื่อระบบราวกั้นไม่พร้อมใช้งาน การล้มเหลวแบบปิดหมายถึงแอปบล็อกคำขอจนกว่าการตรวจสอบจะพร้อมใช้งาน เวิร์กโฟลว์ที่มีความเสี่ยงสูงมักสมควรได้รับพฤติกรรมที่เข้มงวดกว่าฟีเจอร์ร่างที่มีความเสี่ยงต่ำ.

ราวกั้นส่งผลต่อการสร้างรายได้ของ Builder อย่างไร?

ราวกั้นสามารถลดการเรียกใช้โมเดลที่สูญเปล่า ป้องกันความล้มเหลวที่มีค่าใช้จ่ายสูง และทำให้เวิร์กโฟลว์ AI ระดับพรีเมียมเชื่อถือได้ง่ายขึ้น Builder ยังสามารถกำหนดเส้นทางการใช้งานผ่าน ShareAI และตั้งค่ากำไรได้ แต่ผลิตภัณฑ์ควรควบคุมว่าเมื่อใดที่เวิร์กโฟลว์ได้รับอนุญาตให้ใช้โทเค็นมากขึ้นหรือดำเนินการต่อ.

ราวกั้นแทนที่การตรวจสอบของมนุษย์หรือไม่?

ไม่ ราวกั้นลดความเสี่ยงที่คาดการณ์ได้ แต่การตรวจสอบของมนุษย์ยังคงสำคัญสำหรับการดำเนินการที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ เวิร์กโฟลว์ที่มีการควบคุม ผลลัพธ์ของลูกค้าที่ละเอียดอ่อน และกรณีที่โมเดลไม่แน่ใจ.

หน่วยงานควรคิดเกี่ยวกับราวกั้นอย่างไร?

หน่วยงานควรถือว่าราวกั้นเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่ส่งมอบให้ลูกค้า กำหนดนโยบาย การบันทึก การยกระดับ และพฤติกรรมการตรวจสอบก่อนเปิดตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อฟีเจอร์ AI สัมผัสข้อมูลลูกค้าหรือเครื่องมือภายนอก.

ราวกั้นเกตเวย์มีไว้สำหรับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นหรือไม่?

ไม่ ทีมขนาดเล็กก็ได้รับประโยชน์จากการตรวจสอบที่สม่ำเสมอเช่นกัน เมื่อพวกเขามีฟีเจอร์ AI มากกว่าหนึ่งรายการ โมเดลมากกว่าหนึ่งรายการ หรือเวิร์กโฟลว์ใด ๆ ที่อาจส่งผลต่อผู้ใช้ ข้อมูล หรือเงิน.

ราวกั้นแรกที่ควรเพิ่มคืออะไร?

เริ่มต้นด้วยการตรวจจับการฉีดคำสั่ง การตรวจสอบนโยบายผลลัพธ์ และการตรวจสอบความถูกต้องของสคีมาสำหรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง จากนั้นเพิ่มการตรวจสอบการยึดโยง การอนุญาตเครื่องมือ และการตรวจสอบของมนุษย์เมื่อความเสี่ยงของเวิร์กโฟลว์สมเหตุสมผล.