Bahaya tersembunyi menggunakan AI generatif dalam bisnis Anda

AI, meskipun didirikan sebagai disiplin ilmu komputer selama beberapa dekade, menjadi kata kunci pada tahun 2022 dengan kemunculan AI generatif. Terlepas dari kedewasaan AI itu sendiri sebagai disiplin ilmiah, model bahasa besar sangat tidak dewasa.

Pengusaha, terutama yang tidak memiliki latar belakang teknis, ingin menggunakan LLM dan AI generatif sebagai pendukung upaya bisnis mereka. Meskipun masuk akal untuk memanfaatkan kemajuan teknologi untuk meningkatkan kinerja proses bisnis, dalam kasus AI, itu harus dilakukan dengan hati -hati.

Banyak pemimpin bisnis saat ini didorong oleh hype dan tekanan eksternal. Dari pendiri startup yang mencari dana ke ahli strategi perusahaan yang melempar agenda inovasi, naluri ini adalah untuk mengintegrasikan alat AI mutakhir secepat mungkin. Perlombaan menuju integrasi mengabaikan kelemahan kritis yang terletak di bawah permukaan sistem AI generatif.

Terkait: 3 Kesalahan Mahal yang Dibuat Perusahaan Saat Menggunakan Gen AI

1. Model Bahasa Besar dan AI Generatif memiliki kerusakan algoritmik yang mendalam

Secara sederhana, mereka tidak memiliki pemahaman nyata tentang apa yang mereka lakukan, dan sementara Anda mungkin mencoba untuk menjaga mereka tetap di jalur, mereka sering kehilangan utas.

Sistem ini tidak berpikir. Mereka memprediksi. Setiap kalimat yang dihasilkan oleh LLM dihasilkan melalui estimasi token-by-token probabilistik berdasarkan pola statistik dalam data tempat mereka dilatih. Mereka tidak tahu kebenaran dari kepalsuan, logika dari kekeliruan atau konteks dari kebisingan. Jawaban mereka mungkin tampak otoritatif namun benar -benar salah – terutama ketika beroperasi di luar data pelatihan yang akrab.

2. Kurangnya akuntabilitas

Pengembangan tambahan perangkat lunak adalah pendekatan yang terdokumentasi dengan baik di mana pengembang dapat melacak kembali ke persyaratan dan memiliki kontrol penuh atas status saat ini.

Ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi akar penyebab bug logis dan mengambil tindakan korektif sambil mempertahankan konsistensi di seluruh sistem. LLMS mengembangkan diri mereka secara bertahap, tetapi tidak ada petunjuk tentang apa yang menyebabkan kenaikan, apa status terakhir mereka atau apa status mereka saat ini.

Rekayasa perangkat lunak modern dibangun di atas transparansi dan keterlacakan. Setiap fungsi, modul, dan ketergantungan dapat diamati dan bertanggung jawab. Ketika sesuatu gagal, log, tes, dan dokumentasi memandu pengembang untuk resolusi. Ini tidak benar untuk AI generatif.

Bobot model LLM disesuaikan melalui proses buram yang menyerupai optimasi kotak hitam. Tidak seorang pun – bahkan pengembang di belakang mereka – dapat menunjukkan dengan tepat input pelatihan khusus apa yang menyebabkan perilaku baru muncul. Ini membuat debugging menjadi tidak mungkin. Ini juga berarti model -model ini dapat menurun secara tidak terduga atau bergeser dalam kinerja setelah siklus pelatihan ulang, tanpa jejak audit tersedia.

Untuk bisnis tergantung pada presisi, prediktabilitas, dan kepatuhan, kurangnya akuntabilitas ini harus mengumpulkan bendera merah. Anda tidak dapat mengontrol logika internal LLM. Anda hanya bisa menontonnya morf.

Terkait: Melihat lebih dekat pro dan kontra AI dalam bisnis

3. Serangan Zero-Day

Serangan zero-day dapat dilacak dalam perangkat lunak dan sistem tradisional, dan pengembang dapat memperbaiki kerentanan karena mereka tahu apa yang mereka bangun dan pahami prosedur yang tidak berfungsi yang dieksploitasi.

Di LLMS, setiap hari adalah hari nol, dan tidak ada yang bisa menyadarinya, karena tidak ada petunjuk tentang status sistem.

Keamanan dalam komputasi tradisional mengasumsikan bahwa ancaman dapat dideteksi, didiagnosis dan ditambal. Vektor serangan mungkin baru, tetapi kerangka respons ada. Tidak dengan AI generatif.

Karena tidak ada basis kode deterministik di balik sebagian besar logikanya, juga tidak ada cara untuk menentukan penyebab akar eksploit. Anda hanya tahu ada masalah ketika menjadi terlihat dalam produksi. Dan saat itu, kerusakan reputasi atau peraturan mungkin sudah dilakukan.

Mempertimbangkan masalah -masalah penting ini, pengusaha harus mengambil langkah peringatan berikut, yang akan saya daftarkan di sini:

1. Gunakan AIS generatif dalam mode kotak pasir:

Langkah pertama dan terpenting adalah bahwa pengusaha harus menggunakan AIS generatif dalam mode kotak pasir dan tidak pernah mengintegrasikannya ke dalam proses bisnis mereka.

Integrasi berarti tidak pernah menghubungkan LLM dengan sistem internal Anda dengan memanfaatkan API mereka.

Istilah “integrasi” menyiratkan kepercayaan. Anda percaya bahwa komponen yang Anda integrasikan akan melakukan secara konsisten, mempertahankan logika bisnis Anda dan tidak merusak sistem. Tingkat kepercayaan itu tidak pantas untuk alat AI generatif. Menggunakan API untuk menghubungkan LLM langsung ke dalam database, operasi atau saluran komunikasi tidak hanya berisiko – itu ceroboh. Ini menciptakan bukaan untuk kebocoran data, kesalahan fungsional, dan keputusan otomatis berdasarkan konteks yang disalahtafsirkan.

Sebaliknya, perlakukan LLMS sebagai mesin eksternal yang terisolasi. Gunakan mereka di lingkungan kotak pasir di mana outputnya dapat dievaluasi sebelum manusia atau sistem bertindak atas mereka.

2. Gunakan pengawasan manusia:

Sebagai utilitas kotak pasir, tentukan penyelia manusia untuk meminta mesin, periksa output dan mengirimkannya kembali ke operasi internal. Anda harus mencegah interaksi mesin-ke-mesin antara LLM dan sistem internal Anda.

Otomasi terdengar efisien – sampai tidak. Ketika LLMS menghasilkan output yang langsung masuk ke mesin atau proses lain, Anda membuat pipa buta. Tidak ada yang mengatakan, “Ini tidak terlihat benar.” Tanpa pengawasan manusia, bahkan satu halusinasi dapat berubah menjadi kerugian finansial, masalah hukum atau informasi yang salah.

Model manusia-in-loop bukan hambatan-ini adalah perlindungan.

Terkait: Model Bahasa Besar Bertenaga Kecerdasan Buatan: Kemungkinan Tanpa Batas, tetapi lanjutkan dengan hati-hati

3. Jangan pernah memberikan informasi bisnis Anda kepada AIS generatif, dan jangan menganggap mereka dapat menyelesaikan masalah bisnis Anda:

Perlakukan mereka sebagai mesin bodoh dan berpotensi berbahaya. Gunakan ahli manusia sebagai insinyur persyaratan untuk mendefinisikan arsitektur bisnis dan solusinya. Kemudian, gunakan insinyur prompt untuk mengajukan pertanyaan spesifik mesin AI tentang implementasi – fungsi berdasarkan fungsi – tanpa mengungkapkan tujuan keseluruhan.

Alat -alat ini bukan penasihat strategis. Mereka tidak memahami domain bisnis, tujuan Anda atau nuansa ruang masalah. Apa yang mereka hasilkan adalah pencocokan pola linguistik, bukan solusi yang didasarkan pada niat.

Logika bisnis harus ditentukan oleh manusia, berdasarkan tujuan, konteks dan penilaian. Gunakan AI hanya sebagai alat untuk mendukung eksekusi, bukan untuk merancang strategi atau memiliki keputusan. Perlakukan AI seperti kalkulator skrip – berguna di bagian, tetapi tidak pernah bertanggung jawab.

Sebagai kesimpulan, AI generatif belum siap untuk integrasi mendalam ke dalam infrastruktur bisnis. Modelnya belum matang, perilaku mereka buram, dan risiko mereka kurang dipahami. Pengusaha harus menolak hype dan mengadopsi postur defensif. Biaya penyalahgunaan bukan hanya inefisiensi – itu adalah ireversibilitas.