Norėdami sustabdyti automatizavimo švaistymą, įmonės turi įdiegti sąveikos infrastruktūrą, kuri fiziškai valdo nepriklausomų AI agentų veiklą.
AI agentai dabar užpildo įmonių tinklus, samprotauja vykdydami užduotis ir vykdydami sprendimus vis labiau autonomiškai. Tačiau kai šie nepriklausomi veikėjai bando koordinuoti darbą, keistis kontekstu arba veikti įvairiose debesų aplinkose, sąveikos sistema greitai pablogėja. Žmonių operatoriai veikia kaip rankinis klijai tarp atjungtų sistemų, valdydami trapią integraciją, o taisyklės, diktuojančios leidimus ir dalijimąsi duomenimis, lieka numanomos.
Tel Avive ir San Franciske įsikūrusi startuolis Band išėjo iš slapto režimo ir skyrė 17 mln. USD, kad išspręstų šią infrastruktūros problemą. Finansavimas remia generalinį direktorių Aricką Goomanovsky ir CTO Vlad Luzin pastangas sukurti atskirą savarankiškų įmonių sistemų sąveikos sluoksnį. Ši koncepcija atspindi ankstesnes skaičiavimo evoliucijas, kai programų programavimo sąsajoms reikėjo specialių šliuzų, o mikropaslaugoms reikėjo paslaugų tinklo, kad jis veiktų dideliu mastu.
Kadangi paskirstytos sistemos dauginasi, kai priklauso skirtingoms vidinėms komandoms, verslo logikos pridėjimas nepadeda išspręsti pagrindinio nestabilumo. Atvirkščiai, sąveikos patikimumui reikalingas atskiras infrastruktūros sluoksnis.
Rinkos dinamika pasikeitė trimis pagrindiniais būdais. Pirma, savarankiški veikėjai baigė eksperimentinį diegimą ir tapo aktyviais vykdymo laiko dalyviais, tvarkančiais inžinerinius vamzdynus, klientų aptarnavimo užklausas ir saugos operacijas. Įmonės naudojimas nebėra ateities svarstymas; tai aktyvi veikimo būsena. Neatidėliotinas klausimas yra susijęs su tuo, kas nutinka, kai šie skirtingi veikėjai turi bendradarbiauti.
Antra, veiklos aplinka yra visiškai nevienalytė. Inžinierių komandos kuria skirtingus įrankius įvairiose sistemose. Šie modeliai veikia konkuruojančiose debesų platformose, naudoja skirtingus ryšio protokolus ir pateikia ataskaitas atskiriems verslo savininkams. Nė vienas pardavėjas nekontroliuoja ir jokia vienoda sistema neapima visos ekosistemos. Šis susiskaidymas atspindi nuolatinę įmonių rinkos formą.
Trečia, formuojasi pamatinis standartų sluoksnis. Tokios iniciatyvos kaip modelio konteksto protokolas (MCP) suteikia modeliams vienodą prieigą prie išorinių įrankių. Panašiai A2A komunikacijos pastangos nustato pradinius pokalbio parametrus.
Tačiau, nors protokolai apibrėžia rankos paspaudimą, jie nesugeba valdyti gamybos aplinkos. Standartizuoti protokolai neadministruoja maršruto parinkimo, klaidų atkūrimo, įgaliojimų ribų, žmogaus priežiūros ar vykdymo laiko valdymo. Jie negali parodyti bendros veiklos erdvės, būtinos patikimai sąveikai. Grupė ketina užpildyti šią infrastruktūros tuštumą.
Nevaldomos automatikos finansinė atsakomybė
Nepriklausomų modelių diegimas verslo padaliniuose sukuria sudėtingesnių integracijos iššūkių. Jei tiesioginį integravimą turi atlikti vidinės kūrimo komandos, priežiūros našta sumažins pelno maržas ir atitolins produktų išleidimą. Finansinė rizika apima ne tik paprastas integracijos išlaidas.
Kai savarankiški veikėjai perduoda nurodymus tarpusavyje be centrinio valdytojo, organizacijos susiduria su vis didėjančiomis skaičiavimo išlaidomis. Kelių agentų išvadai reikia nuolatinių API iškvietimų į brangius didelių kalbų modelius. Maršruto gedimas arba kilpos klaida tarp dviejų supainiotų objektų gali sunaudoti didelius debesų biudžetus per kelias valandas.
Nevaldomos autonominės kelių agentų darbo eigos kelia grėsmę šiam nuspėjamumui. Nestebimos derybos tarp vidinio pirkimo modelio ir išorinio tiekėjo modelio gali sukelti šimtus išvadų ciklų, padidindamos žetonų naudojimo išlaidas, viršijančias pagrindinės operacijos vertę. Todėl infrastruktūros sluoksniai turi įdiegti griežtus finansinius grandinės pertraukiklius, nutraukdami sąveikas, kurios viršija iš anksto nustatytus žetonų biudžetus arba skaičiavimo slenksčius.
Kelių agentų vykdymo sluoksnio grūdinimas
Norint integruoti šiuos išmaniuosius mazgus su sena įmonės architektūra, reikia daug inžinerinių išteklių. Finansų įstaigos ir sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai naudoja stipriai sustiprintas vietines duomenų saugyklas, pagrindinio kompiuterio skaičiavimo grupes ir pritaikytas įmonės išteklių planavimo programas.
Be sustiprintos sąveikos infrastruktūros duomenų sugadinimo rizika didėja su kiekvienu automatizuotu žingsniu. Atsiskaitymo modelis gali inicijuoti operaciją, o atitikties modelis tuo pačiu metu pažymi tą pačią paskyrą ir sukuria duomenų bazės užraktą arba nesuderinamus įrašus. Sąveikos sluoksnis apsaugo nuo šių susidūrimų. Įgyvendindama pajėgumų apribojimus, infrastruktūra garantuoja, kad savarankiškas subjektas negali priverstinai atlikti nepatvirtintų pirminio šaltinio sistemų pakeitimų.
Panašus iššūkis yra ir vektorinės duomenų bazės, kuriose saugomos kontekstinės atmintinės, reikalingos atgaunant papildytą generavimą. Šios saugojimo sistemos dažnai konfigūruojamos izoliuotose aplinkose, pritaikytose individualiems naudojimo atvejams. Jei techninio palaikymo robotas turi perkelti vykstančią kliento sąveiką į specializuotą aparatinės įrangos diagnostikos robotą, kontekstiniai duomenys turi tiksliai perduoti atskirtas vektorines aplinkas.
Duomenų pablogėjimas įvyksta, kai modeliai yra priversti interpretuoti apibendrintus kitų modelių rezultatus, o ne pasiekti originalius, kriptografiškai patikrintus duomenų žurnalus. Norint sustabdyti šį degradavimą, reikia griežtų konteksto sienų ir centrinio sąveikos tinklo, galinčio atsekti visą visos bendrinamos informacijos kilmę.
Duomenų užteršimo rizika sukelia atsakomybės problemų. Jei klientų aptarnavimo modelis netyčia įsisavina labai įslaptintus finansinius duomenis iš vidaus audito modelio kontekstinio mainų metu, už atitikties pažeidimą gali būti taikomos griežtos reguliavimo nuobaudos.
Sukūrę saugų ryšio tinklą, duomenų pareigūnai gali taikyti labai specifines prieigos kontrolę sąveikos lygmenyje, o ne bandyti atkurti atskirų modelių logiką. Kiekvienai skaitmeninei sąveikai reikalingas kriptografinis registravimas, kad reguliavimo institucijos galėtų atsekti automatizuotus sprendimus iki tikslaus jų pradžios taško.
Ryšio tinklelio traktavimas kaip saugumo perimetras
Platformos dizainas atmeta monolitinio modelio, valdančio visą įmonę, idėją. Vietoj to, jis numato specializuotų dalyvių komandas, turinčias skirtingas jėgas ir atliekančias skirtingus vaidmenis, veikiančias sinchroniškai, nereikalaujant identiškos architektūros.
Veikdama kaip sistemos agnostinė ir debesų agnostinė platforma, sistema pripažįsta esamų įrankių vertę. Rinka jau turi funkcinės plėtros pagrindus. Bandas sutelkia dėmesį į eksploatavimo etapą, įtraukdamas, kai modeliai palieka laboratoriją ir patenka į fizinės įmonės tinklą kaip paskirstyti subjektai.
Valdymas yra šios strategijos pagrindas. Dažna klaida diegiant įmonės technologijas apima valdymo traktavimą kaip antrinę funkciją, kuri pataisoma sistemoje po pirminio diegimo. Šis metodas nepasiteisina, kai jis taikomas savarankiškiems įmonės dalyviams. Šios sistemos deleguoja užduotis, perduoda kontekstą ir atlieka veiksmus įvairiose organizacijose. Jei valdžios taisyklės lieka numanomos, o duomenų nukreipimas stokoja skaidrumo, operacija neturės reikiamo pasitikėjimo, net jei ji veiks techniškai.
Siekiant sumažinti šią riziką, pagrindinis tinklelis turi veikti kaip saugumo riba. Organizacijoms reikia mechanizmų, skirtų tikrinti delegavimo grandines, laikytis griežtų įgaliojimų apribojimų ir išlaikyti išsamias audito sekas, kuriose išsamiai aprašomi vykdymo veiksmai. Žmogaus dalyvavimas turi būti giliai integruotas į vykdymo lygmenį.
Bendradarbiavimo mechanizmai ir valdymo kontrolė turi būti to paties infrastruktūros lygio. Be šio pagrindo perėjimas nuo vieno modelio naudojimo prie tinklo įmonės diegimo sustos, o tai trukdys sudėtingesniems sistemos gedimams ir atitikties pažeidimams. Įmonės, kurios sėkmingai įdiegs keičiamo dydžio operacijas, bus tos, kurios daug investuos į pagrindinę sąveikos infrastruktūrą, o ne tiesiog kaups įspūdingas programinės įrangos demonstracijas.
Taip pat žiūrėkite: Milijardo dolerių vertės startuolis su kitokia AI idėja
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security & Cloud Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
