Az LLM (nagy nyelvi modellek) alkalmazásokat rendkívüli rugalmasság és teljesítmény jellemzi, ugyanakkor számos kockázatot is hordoznak magukban – például érzékeny adatok szivárgását vagy véletlenül toxikus tartalmak generálását.
A biztonságos alkalmazásfejlesztés egyik kulcskérdése, hogyan lehet úgy biztosítani a mesterséges intelligencia rugalmasságát, hogy közben betartsuk a magánélet és a megfelelőség szigorú szabályait.
A videó bemutat egy úgynevezett guardrail rendszert, amely beiktatható a mesterséges intelligenciához intézett kérdések és válaszok közé, szabályokat állítva például arra, milyen típusú információ engedélyezett vagy tiltott.
Részletesen szó esik arról, miként lehet mindezt helyben, azaz teljesen offline elérni, kizárólag a saját gépen futtatva a folyamatot, anélkül, hogy külső szolgáltatóhoz, például az OpenAI-hoz kellene kapcsolódni.
Az olyan megoldások révén, mint az Ollama és az OpenAI Guardrails, a fejlesztők egyszerű konfigurációval, minimális kódolással hozhatnak létre extra védelmi szinteket az adatvédelem és etikusság biztosítása érdekében. Felmerül azonban a kérdés: mennyire megbízhatóak ezek a biztonsági rendszerek, és elegendők-e kizárólag technológiai eszközök a teljes védettséghez?
