چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با سریع‌ترین گاردریل‌ها برای اوج عملکرد هوش مصنوعی ایمن کنیم

چه اتفاقی می‌افتد وقتی یک مدل قدرتمند هوش مصنوعی سرکش می‌شود؟ برای سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، استقبال می‌کنند، این یک نگرانی

واقعی است. با ادامه رشد این فناوری‌ها و تبدیل شدن آن‌ها به مرکز عملیات تجاری، مخاطرات بیش از هر زمان دیگری بالا رفته است – به‌خصوص وقتی صحبت از ایمن‌سازی و بهینه‌سازی آن‌ها به میان می‌آید.

من نیک نولان هستم و به‌عنوان مدیر مهندسی راهکارها در Fiddler، گفتگوهای بی‌شماری با شرکت‌ها در مورد مشکلات روزافزون پذیرش هوش مصنوعی داشته‌ام. در حالی که پتانسیل هوش مصنوعی انکارناپذیر است – تحول صنایع و افزودن میلیاردها دلار به اقتصاد – اما چالش‌های جدیدی را نیز معرفی می‌کند، به‌ویژه در مورد امنیت، عملکرد و کنترل.

بنابراین در این مقاله، برخی از مهم‌ترین نگرانی‌هایی را که سازمان‌ها هنگام پیاده‌سازی هوش مصنوعی با آن روبرو هستند، بررسی خواهم کرد و نشان خواهم داد که چگونه ایمن‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با گاردریل‌های مناسب می‌تواند در اطمینان از ارائه ارزش بدون به خطر انداختن ایمنی یا کیفیت، تفاوت ایجاد کند.

بیایید شروع کنیم.

ما در لحظه‌ای هیجان‌انگیز در حوزه هوش مصنوعی قرار داریم. در حال حاضر، تحقیقات نشان می‌دهد که حدود

از شرکت‌های بزرگ به نوعی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و واضح است که هوش مصنوعی مولد قطعاً در حال افزایش است – حدود از شرکت‌ها یا از آن استفاده می‌کنند یا قصد استفاده از آن را دارند.

علاوه بر این، انتظار می‌رود هوش مصنوعی مبلغ هنگفتی به اقتصاد جهانی اضافه کند – حدود

، اما به خاطر داشته باشیم که این اعداد فقط پیش‌بینی هستند. ما فقط می‌توانیم حدس بزنیم این سفر ما را به کجا خواهد برد، اما نمی‌توان انکار کرد که هوش مصنوعی در حال تغییر بازی است.

اما نکته اینجاست: در حالی که هیجان واقعی است، خطرات نیز همین‌طور. استفاده از هوش مصنوعی، به‌ویژه هوش مصنوعی مولد، با مجموعه‌ای منحصربه‌فرد از چالش‌ها همراه است – به‌خصوص وقتی صحبت از تضمین امنیت و عملکرد آن به میان می‌آید. اینجاست که گاردریل‌ها (سازوکارهای حفاظتی) وارد عمل می‌شوند.

اگر سازمان‌ها هوش مصنوعی را اشتباه پیاده‌سازی کنند، هزینه شکست می‌تواند نجومی باشد – نه فقط از نظر مالی، بلکه از نظر آسیب به شهرت و مسائل مربوط به انطباق با مقررات.