Thực thi Chính sách AI: Chuyển Quy tắc AI Thành Kiểm soát Thời gian Chạy

Việc thực thi chính sách AI là nơi quản trị AI trở nên thực tế. Một tài liệu chính sách có thể quy định các mô hình, công cụ, dữ liệu, khu vực, ngân sách và các lộ trình phê duyệt được phép. Việc thực thi làm cho các quy tắc đó được áp dụng ngay khi người dùng, ứng dụng hoặc tác nhân cố gắng hành động.

Điều này quan trọng vì các hệ thống AI hiện đại không chỉ là các hộp gợi ý. Chúng định tuyến qua các nhà cung cấp mô hình, gọi công cụ, đọc tài liệu, kích hoạt quy trình làm việc và tạo chi phí dựa trên mức sử dụng. Nếu chính sách chỉ tồn tại trong sổ tay, hệ thống thời gian chạy có thể trôi nhanh hơn khả năng bắt kịp của người kiểm tra.

Ý Nghĩa Của Việc Thực Thi Chính Sách AI

Việc thực thi chính sách AI là thực hành áp dụng các quy tắc tổ chức vào hoạt động AI khi nó diễn ra. Chính sách có thể bao gồm ai có thể sử dụng mô hình nào, dữ liệu nào có thể được gửi, công cụ nào tác nhân có thể gọi, liệu có cần phê duyệt của con người hay không, nơi xử lý có thể diễn ra và cách sử dụng nên được ghi lại.

Sự khác biệt so với quản trị thông thường là thời gian. Quản trị định nghĩa quy tắc. Việc thực thi kiểm tra quy tắc trước hoặc trong khi thực hiện, không phải vài tháng sau trong một cuộc kiểm toán.

Tại Sao Chính Sách AI Bị Phá Vỡ Nếu Không Có Kiểm Soát Thời Gian Chạy

Các hệ thống AI tạo ra một số chế độ lỗi mà các chính sách phần mềm truyền thống không phải lúc nào cũng bao phủ tốt.

• Người dùng có thể diễn đạt lại các gợi ý để vượt qua các hướng dẫn mềm.
• Các tác nhân có thể gọi công cụ theo các trình tự không mong đợi.
• Các nhà cung cấp khác nhau có thể xử lý dữ liệu, nhật ký, lưu giữ và lỗi theo cách khác nhau.
• Chi phí có thể tăng vọt vì một quy trình làm việc gọi mô hình cao cấp nhiều lần.
• Các tích hợp AI ngầm có thể xuất hiện trước khi các nhóm bảo mật, pháp lý hoặc tài chính nhìn thấy chúng.

Ủy ban Châu Âu mô tả Đạo luật AI của EU là một khung dựa trên rủi ro, với các hệ thống rủi ro cao phải tuân theo các nghĩa vụ nghiêm ngặt như ghi nhật ký hoạt động, tài liệu, giám sát của con người, độ bền, an ninh mạng và độ chính xác. Ngay cả ngoài các danh mục rủi ro cao chính thức, những ý tưởng này đang trở thành một danh sách kiểm tra thực tế cho các doanh nghiệp mua AI.

Các Lớp Nơi Chính Sách Nên Được Áp Dụng

Danh Tính Và Quyền Truy Cập

Mỗi yêu cầu AI nên được liên kết với một người dùng, dịch vụ, tài khoản khách hàng hoặc danh tính đại lý. Danh tính đó xác định các mô hình, công cụ, dữ liệu và giới hạn chi tiêu được phép.

Định Tuyến Mô Hình Và Nhà Cung Cấp

Các nhóm cần quy tắc cho các mô hình được phê duyệt, mô hình dự phòng, khu vực, yêu cầu lưu giữ và hạn chế nhà cung cấp. Một tuyến mô hình là quyết định chính sách, không chỉ là sở thích kỹ thuật.

Xử Lý Lời Nhắc Và Kết Quả Đầu Ra

Các rào chắn có thể phát hiện dữ liệu nhạy cảm, yêu cầu không an toàn, kết quả bị cấm hoặc lời nhắc yêu cầu hệ thống bỏ qua hướng dẫn. Các kiểm soát này mạnh nhất khi chúng chạy trước khi dữ liệu rời khỏi ranh giới ứng dụng.

Hành Động Công Cụ Và Đại Lý

Các đại lý cần quyền truy cập công cụ được giới hạn. Một hành động tìm kiếm chỉ đọc khác với ghi cơ sở dữ liệu, thực thi mã, cập nhật vé hoặc hành động triển khai. Chính sách nên hiểu sự khác biệt đó.

Ngân Sách Và Giới Hạn Tốc Độ

Việc thực thi chính sách AI nên bao gồm kiểm soát chi tiêu. Các nhóm có thể giới hạn sử dụng theo khách hàng, không gian làm việc, tính năng, quy trình làm việc hoặc lớp mô hình để một vòng lặp không kiểm soát không biến thành hóa đơn bất ngờ.

Nhật Ký Kiểm Toán

Nhật ký nên hiển thị ai đã thực hiện yêu cầu, mô hình nào được sử dụng, chính sách nào được áp dụng, tuyến nào được chọn, liệu có xảy ra dự phòng hay không, và các hành động công cụ nào đã được thử. Nhật ký nên tránh lưu trữ nội dung lời nhắc nhạy cảm trừ khi nhóm có lý do rõ ràng và chính sách lưu giữ.

Cách ShareAI Phù Hợp Với Ngăn Xếp Được Thực Thi Chính Sách

ShareAI cung cấp cho các nhóm một API cho hơn 150+ mô hình với định tuyến thông minh và dự phòng. Điều đó giúp các nhóm giữ quyền truy cập mô hình tập trung thay vì phân tán SDK cụ thể của nhà cung cấp, khóa, đường dẫn thanh toán và logic dự phòng khắp sản phẩm.

Việc tập trung hóa không thay thế danh tính, đánh giá pháp lý hoặc kiểm soát bảo mật nội bộ. Nó cung cấp cho các nhóm kỹ thuật một nơi sạch hơn để quản lý lựa chọn mô hình, so sánh các tùy chọn trong thị trường mô hình, và giữ cho các tích hợp sản xuất phù hợp với Tài liệu tham khảo API ShareAI.

Đối với các Nhà xây dựng, việc thực thi chính sách và kiếm tiền có liên kết với nhau. Nếu một ứng dụng hiện có định tuyến việc sử dụng AI thông qua ShareAI, Nhà xây dựng có thể cấu hình biên lợi nhuận hoặc phụ phí, theo dõi việc sử dụng của khách hàng và nhận thanh toán hàng tháng. Khả năng hiển thị việc sử dụng tương tự hỗ trợ kiếm tiền cũng giúp các nhóm hiểu được khách hàng và quy trình làm việc nào thúc đẩy lưu lượng AI.

Danh sách kiểm tra thực thi chính sách thực tế

1. Xác định các tuyến mô hình được phê duyệt theo khối lượng công việc, loại khách hàng và độ nhạy cảm của dữ liệu.
2. Đính kèm mọi yêu cầu với một danh tính và tài khoản.
3. Đặt giới hạn chi tiêu cho các mô hình cao cấp và các vòng lặp tác nhân lặp lại.
4. Phạm vi truy cập công cụ theo hành động, môi trường và vai trò.
5. Quyết định các lời nhắc và kết quả nào có thể được ghi lại, chỉnh sửa hoặc loại bỏ.
6. Yêu cầu phê duyệt thủ công cho các hành động có tác động lớn.
7. Xem xét các quyết định chính sách sau các sự cố, thay đổi mô hình hoặc thay đổi nhà cung cấp.

Chính sách tốt nhất không phải là chính sách dài nhất. Đó là chính sách mà hệ thống của bạn thực sự có thể áp dụng.

Câu hỏi thường gặp

Thực thi chính sách AI là gì?

Thực thi chính sách AI áp dụng các quy tắc cho các yêu cầu AI, tuyến mô hình, cuộc gọi công cụ, ngân sách, khu vực, ghi nhật ký và phê duyệt trong khi hệ thống đang chạy.

Thực thi chính sách AI khác với quản trị AI như thế nào?

Quản trị AI xác định các quy tắc và mô hình trách nhiệm. Thực thi chính sách AI biến những quy tắc đó thành các kiểm tra thời gian chạy quyết định liệu một yêu cầu, tuyến đường hoặc hành động có nên tiếp tục hay không.

Thực thi chính sách AI nên đặt ở đâu?

Nó nên nằm ở các điểm nơi quyết định AI xảy ra: danh tính, logic ứng dụng, định tuyến mô hình, truy cập công cụ, kiểm soát ngân sách, ghi nhật ký và quy trình phê duyệt của con người.

Các rào cản ở cấp độ mô hình có thể xử lý tất cả chính sách AI không?

Không. Các rào cản mô hình giúp với hành vi nội dung, nhưng chúng thường không quản lý danh tính, chi tiêu, khu vực, lưu giữ, quyền công cụ, kế hoạch khách hàng hoặc yêu cầu kiểm toán trên các nhà cung cấp.

ShareAI hỗ trợ thực thi chính sách như thế nào?

ShareAI tập trung hóa truy cập vào hơn 150+ mô hình thông qua một API, điều này có thể đơn giản hóa việc chọn mô hình, định tuyến, chuyển đổi dự phòng, theo dõi sử dụng và thanh toán. Các nhóm vẫn tự định nghĩa chính sách nội bộ của họ về dữ liệu, truy cập và các tuyến được phê duyệt.

Những chính sách nào quan trọng nhất đối với Người xây dựng?

Người xây dựng nên định nghĩa khách hàng nào có thể sử dụng các tính năng AI nào, các tuyến mô hình nào được phê duyệt, cách đo lường sử dụng, chi phí vượt mức là bao nhiêu, và các khối lượng công việc nào yêu cầu xử lý dữ liệu nghiêm ngặt hơn.

Việc thực thi chính sách có thể giúp kiểm soát chi phí AI không?

Có. Các giới hạn ngân sách, giới hạn tốc độ, hạn chế tuyến và phê duyệt mô hình cao cấp có thể ngăn một tính năng, khách hàng hoặc vòng lặp đại lý tiêu thụ nhiều hơn dự kiến.

Các nhóm nên xử lý hành động của đại lý tự động như thế nào?

Các đại lý tự động nên sử dụng danh tính được giới hạn, quyền công cụ tối thiểu, nhật ký rõ ràng và phê duyệt của con người cho các hành động có tác động lớn như ghi, mua, xóa hoặc triển khai.

Việc thực thi chính sách AI có yêu cầu một cổng duy nhất không?

Không phải lúc nào cũng vậy, nhưng việc tập trung hóa truy cập mô hình làm cho việc thực thi dễ dàng hơn. Nếu mỗi tính năng gọi trực tiếp các nhà cung cấp, các nhóm phải nhân đôi kiểm tra chính sách, nhật ký, giới hạn và logic thanh toán trên nhiều tích hợp.

Chính sách đầu tiên cần triển khai là gì?

Bắt đầu với các tuyến mô hình được phê duyệt và ghi nhật ký gắn với danh tính. Khi mỗi yêu cầu được liên kết với một người dùng, tài khoản, mô hình và quyết định chính sách, các kiểm soát tiếp theo sẽ dễ dàng hơn để thêm vào.