Проблемы безопасности
Posted: Thu Jul 10, 2025 4:25 am
Конфиденциальность — это фундамент, на котором должны строиться компании, работающие с конфиденциальными данными. ИИ запрашивает и получает доступ ко множеству различных наборов данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Вот некоторые из них:
Доступ к данным: данные, на которых обучается ИИ и к которым он продолжает получать Список контактов уровня C доступ, представляют собой большой объём данных, однако важно понимать, что никакая личная информация пользователей или клиентов со стороны бизнеса не отправляется и не хранится на платформе. Это включает в себя опасения, что агенты ИИ будут получать доступ только к тем данным, к которым им разрешён доступ, и не будут использовать другие области системы для выполнения своих задач.
Безопасность данных: Данные в модели LLM должны быть безопасными, но при этом не должны создавать уязвимостей в других областях данных, к которым осуществляется доступ. Эти уязвимости могут быть обнаружены в других областях, например, в сторонних API. Также вызывает беспокойство отсутствие прозрачности в отношении конкретных отправляемых и хранимых данных, способа их хранения и способа удаления конфиденциальной информации из отправляемых напоминаний.
Предвзятость и дискриминация: программы ИИ и создаваемые ими агенты обучаются на больших наборах данных. Хотя это и не является преднамеренным, если в этих наборах данных присутствует предвзятость, языковые ошибки или дискриминационные решения, ИИ может эмулировать эти закономерности.
К полезному и функциональному ИИ-агенту предъявляется множество требований. Первый шаг — обеспечить хранение имеющихся данных в удобном для доступа виде, а также их актуальность и точность. Затем вам потребуется большой объём данных для обучения ИИ-агента, если вы хотите использовать его для решения конкретных бизнес-задач. Затем вам необходимо создать самих агентов, используя описательный язык и, возможно, дополнительные подсказки и API для доступа к соответствующим данным. Несмотря на сложность создания и поддержки, конечная цель может быть очень полезной для вашей компании.
Опора на высококачественные данные
Каждый аспект работы ИИ-агента требует точного хранения данных с минимальным количеством дубликатов, а также добавления новой информации и удаления устаревшей из обучающих наборов данных. Именно эти данные помогают ИИ-агенту строить свои ответы, поэтому при использовании неточных, предвзятых или дискриминационных данных выходные данные ИИ-агента с большей вероятностью будут содержать аналогичные ошибки.
Этические и социальные проблемы
Самая большая этическая проблема, связанная с агентами ИИ, — это сокращение рабочих мест. Хотя агенты ИИ заменят сотрудников, в первую очередь, в отделах продаж, поддержки и администрирования, которые изначально занимали компании. В настоящее время агенты ИИ будут лишь дополнять работу существующих сотрудников, а не заменять их. Существует также гуманистическая обеспокоенность тем, что чрезмерная зависимость от агентов ИИ в общении и выполнении задач приведет к потере человеческих связей как на личном, так и на профессиональном уровне. Эта обеспокоенность будет только расти по мере развития возможностей ИИ и агентов ИИ. Изменение в данном случае станет этическим шагом компаний и самих пользователей, направленным на то, чтобы добавить больше точек соприкосновения с человеком при использовании ИИ.
Доступ к данным: данные, на которых обучается ИИ и к которым он продолжает получать Список контактов уровня C доступ, представляют собой большой объём данных, однако важно понимать, что никакая личная информация пользователей или клиентов со стороны бизнеса не отправляется и не хранится на платформе. Это включает в себя опасения, что агенты ИИ будут получать доступ только к тем данным, к которым им разрешён доступ, и не будут использовать другие области системы для выполнения своих задач.
Безопасность данных: Данные в модели LLM должны быть безопасными, но при этом не должны создавать уязвимостей в других областях данных, к которым осуществляется доступ. Эти уязвимости могут быть обнаружены в других областях, например, в сторонних API. Также вызывает беспокойство отсутствие прозрачности в отношении конкретных отправляемых и хранимых данных, способа их хранения и способа удаления конфиденциальной информации из отправляемых напоминаний.
Предвзятость и дискриминация: программы ИИ и создаваемые ими агенты обучаются на больших наборах данных. Хотя это и не является преднамеренным, если в этих наборах данных присутствует предвзятость, языковые ошибки или дискриминационные решения, ИИ может эмулировать эти закономерности.
К полезному и функциональному ИИ-агенту предъявляется множество требований. Первый шаг — обеспечить хранение имеющихся данных в удобном для доступа виде, а также их актуальность и точность. Затем вам потребуется большой объём данных для обучения ИИ-агента, если вы хотите использовать его для решения конкретных бизнес-задач. Затем вам необходимо создать самих агентов, используя описательный язык и, возможно, дополнительные подсказки и API для доступа к соответствующим данным. Несмотря на сложность создания и поддержки, конечная цель может быть очень полезной для вашей компании.
Опора на высококачественные данные
Каждый аспект работы ИИ-агента требует точного хранения данных с минимальным количеством дубликатов, а также добавления новой информации и удаления устаревшей из обучающих наборов данных. Именно эти данные помогают ИИ-агенту строить свои ответы, поэтому при использовании неточных, предвзятых или дискриминационных данных выходные данные ИИ-агента с большей вероятностью будут содержать аналогичные ошибки.
Этические и социальные проблемы
Самая большая этическая проблема, связанная с агентами ИИ, — это сокращение рабочих мест. Хотя агенты ИИ заменят сотрудников, в первую очередь, в отделах продаж, поддержки и администрирования, которые изначально занимали компании. В настоящее время агенты ИИ будут лишь дополнять работу существующих сотрудников, а не заменять их. Существует также гуманистическая обеспокоенность тем, что чрезмерная зависимость от агентов ИИ в общении и выполнении задач приведет к потере человеческих связей как на личном, так и на профессиональном уровне. Эта обеспокоенность будет только расти по мере развития возможностей ИИ и агентов ИИ. Изменение в данном случае станет этическим шагом компаний и самих пользователей, направленным на то, чтобы добавить больше точек соприкосновения с человеком при использовании ИИ.