הערה
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות להיכנס או לשנות מדריכי כתובות.
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות לשנות מדריכי כתובות.
אמון, מעקב ושקיפות עוזרים להבטיח שמערכות הנציגים יהיו אחראיות לעקרונות של בינה מלאכותית, יש לשמור על פעולות ניתנות לביקורת ולספק ניראות ברורה לגבי תהליכי טיפול בנתונים וקבלת החלטות. מאמר זה יוצר את הבסיס לפריסות סוכן מאובטחות, תואמות וניתנות לחשבון בתוך בסביבות ארגוניות.
- האמון מבטיח שהסוכנים יהיו פועלים לפי עקרונות של יישום אחראי של בינה מלאכותית, לציית לתקנות ולשמור על אבטחת נתונים לאורך כל הפעולות.
- יכולת מעקב דורשת שכל הפעולות וההחלטות יהיו ברורות וניתן לסקירה, כך שהמשתמשים יוכלו להבין ולבצע ביקורת מקיפה של פעולות סוכן.
- שקיפות מבטיחה שהמשתמשים ומנהלי המערכת יבינו מיקומי אחסון נתונים ודפוסי שימוש ויאפשרו לאמת מקורות מידע באופן עקבי.
מנגנוני שקיפות
מנגנוני שקיפות מבטיחים למשתמשים ולמנהלי מערכת לשמור על הניראות של פעולות סוכן, טיפול בנתונים ותהליכי קבלת החלטות. מנגנונים אלה כוללים רישום ביקורת, מקור תגובה ותקשורת ברורה לגבי יכולות סוכן ומגבלות.
שקיפות יעילה מחייבת סוכנים לספק ייחוס ברור למקורות מידע, להסביר תהליכי הסבנה בעת הצורך ולתחזק יומני רישום מקיפים של כל הפעולות למטרות תאימות ופתרון בעיות.
ניטור ותאימות רציפה
אמון, מעקב ושקיפות דורשים ניטור והערכה מתמשכת כדי להבטיח שהסוכנים ימשיכו לפעול במסגרת גבולות האבטחה והתאימות המוגדרים. דרישה זו כוללת הערכות אבטחה רגילות, ביקורות תאימות ואוסף משובי משתמשים כדי לזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן משפיעות על פעולות.
מערכות ניטור צריכות לעקוב אחר ביצועי סוכן, אירועי אבטחה, שביעות רצון משתמשים ומדדי תאימות כדי לספק ניראות מקיפה לתפעול סוכן ויעילות לאורך זמן.
השתמש במאמרים הבאים כדי לקבוע מהי אמון, מעקב ושקיפות:
- יסודות האבטחה והתאימות: הבן את המחויבויות האבטחה והסמכות התאימות הזמינות בפלטפורמות סוכן הבינה המלאכותית של Microsoft.
- בינה מלאכותית אחראית: יישם את עקרונות הבינה המלאכותית האחראית של Microsoft בעת תכנון ופריסה של פתרונות מבוססי סוכן.
- Governance ומודלים של ניהול: שמור על אבטחה ושליטה על-ידי הבנת מודלי הפיקוח והניהל המשמשים כברירת מחדל בעת פריסת סוכנים ב- Microsoft 365.
- זרימות נתוני ייחוס ומודלים של איומים להערכות אבטחה: יש להבין את זרימות הנתונים של סוכנים כדי לזהות גבולות אבטחה, דרישות אמון ופגיעות פוטנציאליות במערכות של סוכנים.