如何为监管审批设计AI代理?
摘要
探讨如何为受监管行业(如SaMD class II)设计AI代理,平衡非确定性代理的实用性与确定性安全区域,以满足监管合规要求。
在关键任务环境的代理架构上投入了大量时间。让一个代理浏览网页或起草电子邮件是微不足道的,相比之下,部署一个可能因幻觉而产生真实法律或物理后果的代理则要困难得多。问题在于——在受监管行业,特别是SaMD class II中,非确定性代理是一个合规噩梦。如果每次运行相同提示时代理的推理路径都发生变化,你就无法验证其安全性,监管机构也不会接受它。如何在不削弱其有用性的前提下,将代理工作流保持在确定性安全区域内?
相似文章
面向受监管行业的智能体AI的不同方法 - 问题探讨
总结了一种确定性的、基于约束的方法,用于在受监管金融领域构建AI智能体,其中LLM仅生成散文,数字通过加密方式密封,并通过分层结构确保可审计性。
受监管环境中代理工作流的AI治理:生产环境中真正有效的方法是什么?
关于在高度监管环境中设计AI代理系统的讨论,重点关注误报挑战以及如何在不增加认知负荷的情况下向用户呈现模型置信度。
我们正在部署AI代理,我希望在遵守NIS2/DORA法规的前提下进行。
本文讨论了在金融领域部署AI代理,同时确保符合NIS2/DORA法规要求,重点关注透明度、防护措施以及潜在数据泄露时的责任归属。
构建能够强制执行其行为的智能体
讨论构建能够强制执行特定行为或约束的AI智能体的方法,重点在于对齐和安全机制。
@dabit3: 现在智能体可以行动了,我们需要问:它们何时运行,可以接触什么,工作如何被检查,以及它们获得什么上下文……
作者提出将自动化工程作为一门学科,用于设计触发器、护栏和成功检查,使AI智能体能够安全可靠地运行,无需持续的人类监督。