ИИ-агенты внедряются в 3 раза быстрее систем безопасности

Скорость внедрения обгоняет безопасность

Новый отчет показывает тревожную картину: компании запускают ИИ-агентов в производство настолько быстро, что традиционные протоколы безопасности просто не успевают за ними. Системы защиты, созданные для работы с людьми, не справляются с новыми требованиями.

Цифры говорят сами за себя - только 21% организаций внедрили строгий надзор за искусственным интеллектом. При этом 23% компаний уже используют автономные системы, а через два года этот показатель взлетит до 74%. Доля бизнеса без этой технологии упадет с 25% до жалких 5%.

Слабое управление - главная угроза

Проблема не в самих агентах, а в том, как компании ими управляют. Когда автономные системы работают как отдельные сущности, их решения становятся непрозрачными. Без надежного контроля управлять рисками сложно, а застраховать ошибки практически невозможно.

Али Саррафи, основатель Kovant, предлагает концепцию управляемой автономии: "Правильно спроектированные агенты с четкими границами и политиками работают так же, как любой сотрудник компании. Они быстро справляются с низкорисковыми задачами внутри установленных рамок, но передают управление людям, когда действия пересекают пороги риска".

С детальными логами действий, наблюдаемостью и человеческим контролем над важными решениями агенты перестают быть загадочными ботами и становятся системами, которые можно проверить и которым можно доверять.

Узнайте, как правильно внедрить ИИ-агентов в ваш бизнес на AI Projects.

Почему агентам нужны жесткие ограничения

В контролируемых демонстрациях ИИ-агенты показывают отличные результаты, но реальная бизнес-среда с разрозненными системами и противоречивыми данными ставит их в тупик.

Саррафи объясняет непредсказуемость агентов: "Когда системе дают слишком много контекста или широкие полномочия, она начинает галлюцинировать и вести себя непредсказуемо".

Промышленные решения ограничивают область решений и контекст для моделей. Они разбивают операции на узкие, сфокусированные задачи для отдельных агентов, делая поведение более предсказуемым и контролируемым. Такая структура позволяет отслеживать действия и вмешиваться, чтобы обнаружить сбои на ранней стадии и правильно их обработать, избегая каскадных ошибок.

Ответственность для страхуемого ИИ

Когда агенты совершают реальные действия в бизнес-системах, детальные логи действий меняют взгляд на риски и соответствие требованиям. Каждое зафиксированное действие делает работу агентов прозрачной и оцениваемой, позволяя организациям детально проверять операции.

Такая прозрачность критична для страховщиков, которые не хотят покрывать непрозрачные системы искусственного интеллекта. Детализация помогает страховым компаниям понять, что сделали агенты и какие механизмы контроля работали, упрощая оценку рисков. С человеческим надзором над критическими действиями и проверяемыми рабочими процессами организации создают системы, которые легче оценить с точки зрения рисков.

Стандарты AAIF - хороший старт

Общие стандарты, такие как разрабатываемые Фондом агентного ИИ (AAIF), помогают бизнесу интегрировать различные агентные системы. Однако текущие усилия по стандартизации сосредоточены на том, что проще всего создать, а не на том, что нужно крупным организациям для безопасной работы.

По словам Саррафи, предприятиям нужны стандарты, поддерживающие операционный контроль, включая "разрешения доступа, рабочие процессы утверждения для действий с высоким влиянием, проверяемые логи и наблюдаемость, чтобы команды могли отслеживать поведение, расследовать инциденты и доказывать соответствие требованиям".

Идентификация и разрешения - первая линия защиты

Ограничение доступа и действий ИИ-агентов критически важно для безопасности в реальной бизнес-среде. Саррафи предупреждает: "Когда агентам дают широкие привилегии или слишком много контекста, они становятся непредсказуемыми и создают риски для безопасности и соответствия требованиям".

Видимость и мониторинг важны для удержания агентов в установленных пределах. Только тогда заинтересованные стороны могут доверять технологии. Когда каждое действие зафиксировано и управляемо, команды видят, что произошло, выявляют проблемы и лучше понимают причины событий.

Саррафи продолжает: "Эта видимость в сочетании с человеческим надзором там, где это важно, превращает ИИ-агентов из непостижимых компонентов в системы, которые можно проверить, воспроизвести и проаудировать. Это также позволяет быстро расследовать и исправлять проблемы при их возникновении, что повышает доверие операторов, команд по рискам и страховщиков".

Получите практические рекомендации по безопасному внедрению ИИ на AI Projects.

План действий от Deloitte

Стратегия безопасного управления ИИ-агентами от Deloitte устанавливает четкие границы для решений автономных систем. Например, они могут работать с многоуровневой автономией, где агенты сначала только просматривают информацию или предлагают варианты. Затем им разрешают совершать ограниченные действия, но с одобрением человека. После того как они доказали надежность в низкорисковых областях, им позволяют действовать автоматически.

"Кибер-ИИ чертежи" Deloitte предлагают слои управления и встраивание политик и дорожных карт возможностей соответствия в организационные механизмы контроля. В конечном счете, структуры управления, отслеживающие использование и риски ИИ, и встраивание надзора в повседневные операции важны для безопасного использования агентного искусственного интеллекта.

Обучение персонала как часть безопасности

Подготовка сотрудников - еще один аспект надежного управления. Deloitte рекомендует обучать работников тому, какой информацией не следует делиться с системами ИИ, что делать, если агенты сбиваются с курса, и как распознавать необычное, потенциально опасное поведение. Если сотрудники не понимают, как работают системы искусственного интеллекта и какие риски они несут, они могут непреднамеренно ослабить механизмы безопасности.

Надежное управление и контроль вместе с общей грамотностью фундаментальны для безопасного развертывания и работы ИИ-агентов, обеспечивая защищенную, соответствующую требованиям и подотчетную работу в реальных условиях.

Выводы

Бурный рост внедрения ИИ-агентов требует от бизнеса не скорости, а продуманного подхода. Компании, которые создадут прозрачные системы с детальными логами, многоуровневым контролем и обученным персоналом, получат конкурентное преимущество. Слабое управление превращает мощную технологию в источник рисков, которые невозможно застраховать и сложно контролировать. Успех в эпоху автономных систем достанется тем, кто сделает ИИ-агентов не загадочными ботами, а надежными инструментами с полной подотчетностью.