Observabilidade do sistema de IA: Ir além da governança de modelos

Em todos os setores, os sistemas de IA não são mais apenas ferramentas que agem de acordo com as instruções humanas. O cenário da IA está evoluindo rapidamente, e os sistemas de IA estão ganhando cada vez mais autonomia. Seu assistente virtual pode facilmente reagendar uma reunião com base em seus hábitos anteriores. Ou um chatbot de atendimento ao cliente pode simplesmente lhe oferecer um reembolso sem escalonamento. Esses são sistemas de IA capazes de se adaptar a novas informações e tomar decisões por conta própria.

À medida que essa mudança para agentes autônomos se acelera, as organizações estão enfrentando uma séria reformulação sobre como abordam a governança de IA. Embora a governança de modelos tenha sido dominante no passado e continue sendo eficaz para muitos aplicativos de IA de escopo restrito ou menos complexos, a governança de IA realmente eficaz precisa cada vez mais de uma abordagem mais holística que considere como esses sistemas se comportam, interagem e impactam o mundo ao seu redor, especialmente à medida que a complexidade aumenta.

De modelos a sistemas: Por que a governança deve evoluir

A primeira onda de governança de IA concentrou-se em modelos individuais - sua qualidade de dados, mitigação de viés e desempenho. Por exemplo, se a sua implantação de IA consiste em um único modelo com uma tarefa bem definida e de baixo risco (como filtragem de spam ou análise de sentimentos), controles e monitoramento robustos no nível do modelo podem ser suficientes. No entanto, os sistemas de IA corporativos atuais envolvem modelos interconectados, agentes de IA, diversas fontes de dados e pipelines, mecanismos de aplicação de políticas, controles de acesso e filtros de saída.

Uma pesquisa do BCG de 2024 constatou que 74% das empresas lutam para alcançar e dimensionar o valor da IA. À medida que a IA evolui para o novo ambiente de sistemas empresariais complexos, é necessária uma abordagem de governança fundamentalmente diferente para fornecer valor do que apenas governar modelos isolados.

Observabilidade do sistema de IA: Gerenciando comportamentos emergentes

Uma abordagem de governança somente de modelo cria pontos cegos significativos em várias áreas importantes. Quando vários modelos de IA (modelos de linguagem grandes, modelos de linguagem pequenos, modelos de incorporação e inferência e modelos de raciocínio) interagem, eles podem produzir comportamentos emergentes que você não pode prever examinando cada modelo isoladamente. Considere um sistema empresarial que usa dois agentes de IA diferentes, um para priorizar os e-mails recebidos e outro para agendar reuniões. O agente de priorização de e-mails aprende a atrasar os e-mails menos urgentes e o agente de agendamento aprende a usar os e-mails para decidir quais reuniões são críticas.

Individualmente, ambos os agentes funcionam exatamente como pretendido. No entanto, seu comportamento pode se complicar quando trabalham juntos. O agente de agendamento pode presumir que um e-mail de baixa prioridade significa que a reunião planejada não é urgente. Com base nessa suposição, o agente pode atrasar algumas reuniões importantes. Esses resultados não intencionais são um exemplo clássico de comportamento emergente, que pode resultar em benefícios inesperados e falhas perturbadoras. O comportamento emergente está sendo amplamente estudado atualmente, em que o sistema inteiro pode se comportar de forma muito diferente quando suas partes interagem.

O AI System Observability oferece ferramentas para monitorar essas interações em tempo real, ajudando-o a detectar e abordar esses comportamentos antes que eles afetem suas operações comerciais. Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros pode identificar rapidamente modelos conflitantes que causam atrasos nas aprovações de empréstimos e melhorar o tempo de resposta.

Observabilidade do sistema de IA: Permitindo a visibilidade e a responsabilidade

Os sistemas modernos de IA empresarial são uma rede complexa de modelos, fontes de dados e políticas. Essa complexidade os torna mais poderosos e também mais vulneráveis a falhas, vazamentos de dados ou resultados não intencionais.

A observabilidade do sistema de IA preenche essa lacuna ao oferecer visibilidade de ponta a ponta em todos os componentes. Ela conecta fontes de dados, modelos de IA, políticas e controles existentes, lógica de decisão, prompts de IA e resultados, fornecendo uma visão em tempo real e de todo o sistema de como tudo funciona em conjunto. É importante ressaltar que a observabilidade do sistema não substitui a governança do modelo; ela a complementa. O monitoramento no nível do modelo continua sendo essencial para rastrear a precisão, o desempenho e o viés, enquanto a observabilidade no nível do sistema ajuda a detectar interações não intencionais e riscos emergentes que surgem da interação de vários componentes.

Além da visibilidade, a observabilidade também permite que você aplique novos controles em pontos estratégicos do sistema para estabelecer a segurança e a responsabilidade. Assim, você pode finalmente responder a perguntas críticas que a governança em nível de modelo não consegue, como, por exemplo, como as decisões foram tomadas, se os dados confidenciais foram usados adequadamente ou se o sistema está se comportando conforme o esperado. Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico pode detectar rapidamente um plug-in de chatbot comprometido quando um sistema de observabilidade sinaliza padrões de dados incomuns e evita uma possível violação de dados.

Observabilidade do sistema de IA: Alinhamento com estruturas regulatórias

A observabilidade do sistema de IA adota a abordagem de sistemas em primeiro lugar, o que é cada vez mais essencial para as principais estruturas regulatórias e do setor que enfatizam a supervisão responsável de ponta a ponta. Por exemplo, aLei de IA da UE adota uma visão baseada em riscos, avaliando aplicativos de IA de alto risco como sistemas completos, em vez de se concentrar estritamente em modelos individuais (consulte o Artigo 14, que exige supervisão contínua e controles humanos no circuito).O Top 10 da OWASP para LLMs também analisa os riscos no nível do sistema do mundo real, como plug-ins mal projetados e controles de acesso fracos. Esses riscos podem minar discretamente a segurança e a confiabilidade dos sistemas de IA corporativos.

Ambas as estruturas reconhecem que uma governança de IA significativa exige uma visão sistêmica, que considere a arquitetura do sistema, as interações e o comportamento do mundo real, e não apenas os componentes isolados, além de exigir um monitoramento contínuo e transparente dos sistemas de IA, incluindo fluxos de dados e interações com entidades externas. A adoção da estrutura AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) é um passo importante para a criação de transparência, responsabilidade e governança em nível de sistema em todo o ciclo de vida da IA.

Com a observabilidade do sistema de IA, você obtém a visibilidade para entender como os sistemas de IA da sua empresa estão funcionando, facilitando o alinhamento com as mudanças nas regulamentações. Por exemplo, uma organização de saúde pode identificar lacunas na transparência do fluxo de dados com observabilidade e garantir a adesão aos requisitos do GDPR e da HIPAA.

Sistemas de observabilidade baseados em gráficos para uma governança abrangente

Os sistemas de observabilidade baseados em gráficos oferecem visibilidade dinâmica de como cada componente interage, representando todo o cenário de IA como um gráfico interconectado ao vivo. Esses sistemas visualizam as relações entre fontes de dados, modelos, políticas e resultados para fornecer a você o quadro completo em tempo real.

Com essa abordagem, você pode:

• Rastrear a linhagem por meio de cadeias de processamento complexas.
• Identificar violações de políticas entre os limites do sistema.
• Estabelecer a proveniência completa de todo o conteúdo gerado por IA.

O Data Command Graph da Securitié um sofisticado sistema de gráficos de conhecimento que oferece monitoramento, observabilidade e controle profundos em sistemas de IA corporativos. Sua arquitetura baseada em gráficos mapeia relacionamentos complexos entre componentes, dados e políticas de IA, o que ajuda a governar sistemas complexos de IA com confiança e a manter a conformidade.