Yapay zeka uygulamaları giderek daha fazla işletmenin ilgisini çekiyor. Ancak, bu uygulamaların yayılması, onların sınırlamalarını da gözler önüne seriyor. Eksik, saldırgan veya tamamen yanlış yanıtlar (genellikle "halüsinasyonlar" olarak adlandırılır), güvenlik açıkları ve fazla genel yanıtlar, geniş çapta benimsenmelerini engelliyor.
Halüsinasyonlar, güvenlik açıkları ve hatalar, işletmelerin yapay zeka uygulamalarına olan güvenini zayıflatıyor ve dağıtımlarını yavaşlatıyor. Örneğin, iki avukatın yapay zeka tarafından üretilen sahte davalar içeren bir hukuki belge sunduğu için cezalandırılması örneğinde olduğu gibi, bir LLM'nin uygunsuz yanıtları, güveni zedeleyerek bir imaj ve itibarın lekelenmesine neden olabilir.
Gözlemlenebilirlik, bir teknik sistemin durumunu anlamaya yardımcı olan teknolojiler ve uygulamaları kapsar. Yapay zeka uygulamaları için bu, uçtan uca eksiksiz bir görünüm gerektirir. Bu, işletmelerin dil modeli (LLM) sonuçlarının kalitesini değerlendirmesine yardımcı olurken, halüsinasyonları, önyargıları, toksisiteyi, performans sorunlarını ve maliyetleri tespit etmelerini sağlar. Yapay zekada gözlemlenebilirliğe ihtiyacımız var çünkü bu teknoloji, tam da vazgeçilmez hale geldiği bir zamanda sınırlarını göstermeye başlıyor. Arama motorlarının yerini aldıklarında, LLM kullanıcıları kesin yanıtlar beklemektedir. Yapay zeka bu görevde başarısız olursa, güveni zedeler.
Bulut gibi, hizmetlerini değerlendirmek ve izlemek için araçlar geliştirdiği gibi, yapay zekanın yükselişi de kendi gözlemlenebilirlik çözümlerini dayatmaktadır. Yapay zeka uygulamaları artık basit deneyler olarak ele alınamaz. Herhangi bir kritik uygulama kadar titizlikle yönetilmelidir.
"Bana doğru gibi geliyor"un ötesine geçmek
Yapay zeka kullanan organizasyonlar için ana zorluklardan biri, modellerin doğruluğunu değerlendirmek için güvenilir bir yola sahip olmaktır. Değerlendirmeden izlemeye, gözlemlenebilirlik, yapay zeka uygulamalarının performans yönetiminde önemli bir rol oynar. Mevcut model ve araç çeşitliliği arasında en uygun çözümleri belirlemeyi, dağıtımdan sonra sürekli izlemeyi ve olası anormallikleri tespit edip düzeltmeyi, performans, gecikme ve maliyetler arasında denge optimizasyonunu sağlar. Bu mekanizmaları entegre ederek, organizasyonlar yapay zekayı daha etkili ve kontrollü bir şekilde kullanabilir.
Şirketlerin yapay zekadan beklemesi gerekenler
Yapay zekayı güvenle dağıtmak için şirketler, "yeterince iyi"nin ötesinde yüksek bir beklenti seviyesini hedeflemelidir. LLM yanıtları dürüst, zararsız ve faydalı olmalıdır.
Yanıtlar doğrulanabilir gerçeklere dayanmalı, hata veya uydurma içermemeli ve özetleme, çıkarım veya planlama gibi karmaşık görevlerde mükemmel olmalıdır. Sorumlu bir yapay zeka, aynı zamanda, bilgi eksikliği durumunda yanıt vermekten kaçınarak kendi sınırlarını tanımalıdır. Güvenlik çok önemlidir, yapay zeka ne kişisel verileri açığa çıkarmamalı ne de manipülasyonlara boyun eğmelidir. Sağlam mekanizmalar, önyargıları, klişeleri ve toksik eğilimleri önlemelidir. Son olarak, yapay zeka, kullanıcıların hedeflerine hizmet etmek için net, faydalı ve doğrudan işe yarar yanıtlar üretmelidir, bu da onların verimliliğini ve kararlarının kalitesini artırır.
Güvenilir bir hafıza gerektiren görevler için, LLM'leri doğruluk sağlamak adına harici veri kaynaklarıyla zenginleştirmek gerekir. Bu, daha doğru yanıtlar için LLM'leri olgusal veri tabanları ile birleştiren araştırma ile artırılmış üretim (RAG) ilkesidir.
RAG Triad uygulamaların dürüst ve faydalı olduğunu garanti etmek için değerlendirmek üzere bir dizi metriğe dayanmaktadır. Üç kriter üzerine kuruludur: Bağlamın Alakalı Olması, Bağlantı ve Yanıtın Alakalı Olması. Bir RAG sistemini (sorgu, bağlam, yanıt) elemanlarına ayırarak, bu değerlendirme çerçevesi eksiklikleri tanımlamaya ve sistemi hedefli bir şekilde optimize etmeye olanak tanır.
Risklere Karşı Korunmak
Gözlemlenebilirlik, halüsinasyonları sınırlamaya, yanlış yanıtları tespit etmeye ve güvenlik açıklarını belirlemeye yardımcı olur. Çoklu ajan iş akışlarının ortaya çıkmasıyla birlikte, araç çağrılarını, yürütme izlerini ve dağıtık sistemlerin düzgün çalışmasını izlemek kritik hale geliyor. Risklere karşı korunmak, modelleri hizalamayı ve uygulamalara toksisiteyi, klişeleri ve saldırgan saldırıları değerlendirmek için koruyucu önlemler eklemeyi gerektirir. Bu, yapay zekanın potansiyelini tam olarak kullanmak, işletmeleri dönüştürmek, süreçleri optimize etmek, maliyetleri azaltmak ve yeni gelir kaynaklarının kilidini açmak için önemli bir teknolojidir.