主要内容
随着人工智能的应用加速，组织可能忽视了保护其生成式人工智能产品的重要性。公司必须验证并保护基础的大型语言模型（LLM），以防止恶意行为者利用这些技术。此外，人工智能本身应能识别其被用于犯罪目的的情况。增强对模型行为的观察和监控，以及关注数据谱系，有助于识别 LLM 是否已被入侵。这些技术对于加强组织生成式人工智能产品的安全性至关重要。此外，新的调试技术可确保这些产品的最佳性能。因此，鉴于采用的快速步伐，组织在开发或实施 LLM 时应采取更谨慎的方法，以保护其在人工智能方面的投资。
建立护栏
新生成式人工智能产品的实施显著增加了当今企业流动的数据量。组织必须意识到他们提供给为其人工智能产品提供动力的 LLM 的数据类型，重要的是，这些数据将如何被解释并反馈给客户。由于其非确定性性质，LLM 应用程序可能会不可预测地“幻觉”，生成不准确、不相关或潜在有害的响应。为了减轻这种风险，组织应建立护栏，以防止 LLM 吸收和传递非法或危险信息。
监测恶意意图
对于人工智能系统识别其被用于恶意目的的情况也至关重要。面向用户的 LLM，如聊天机器人，特别容易受到攻击，如越狱，攻击者发出恶意提示，诱使 LLM 绕过其应用团队设置的审核护栏。这构成了暴露敏感信息的重大风险。监测模型行为以发现潜在的安全漏洞或恶意攻击至关重要。LLM 可观察性在增强 LLM 应用程序的安全性方面发挥着关键作用。通过跟踪访问模式、输入数据和模型输出，可观察性工具可以检测到可能表明数据泄露或对抗性攻击的异常情况。这使数据科学家和安全团队能够主动识别和减轻安全威胁，保护敏感数据，并确保 LLM 应用程序的完整性。
通过数据谱系进行验证
组织安全及其数据面临的威胁性质在不断演变。因此，LLM 有被黑客攻击和被提供虚假数据的风险，这可能会扭曲其响应。虽然有必要实施措施防止 LLM 被突破，但同样重要的是密切监控数据源，以确保它们保持未受污染。在这种情况下，数据谱系将在跟踪数据在其整个生命周期中的来源和移动方面发挥重要作用。通过质疑数据的安全性和真实性，以及支持 LLM 的数据库和依赖项的有效性，团队可以批判性地评估 LLM 数据并准确确定其来源。因此，数据谱系流程和调查将使团队能够在将所有新 LLM 数据集成到其生成式人工智能产品之前对其进行验证。
一种调试的聚类方法
确保人工智能产品的安全是一个关键考虑因素，但组织还必须保持持续的性能，以最大限度地提高其投资回报。DevOps 可以使用聚类等技术，允许他们对事件进行分组以识别趋势，帮助调试人工智能产品和服务。例如，在分析聊天机器人的性能以查明不准确的响应时，聚类可用于对最常问的问题进行分组。这种方法有助于确定哪些问题正在接收错误答案。通过识别原本不同的问题集之间的趋势，团队可以更好地理解和解决问题。