Интересно почитать:
Пентагон выпустил набор инструментов для этичного использования ИИ
Пентагон демонстрирует приверженность этическим принципам в области ИИ.
Разработан Responsible AI Toolkit - набор инструментов для ответственного применения искусственного интеллекта.
Toolkit включает пять основных принципов, направленных на персонализацию под нужды пользователей и снижение рисков.
Инструментарий был предварительно выпущен внутри ведомства и среди международных партнеров несколько месяцев назад.
Дальнейшие обновления Toolkit и инфосессии предусмотрены для сбора обратной связи и улучшения инструментария.
Toolkit может проложить путь к более безопасному и контролируемому развитию ИИ в правительственных проектах.
#Pentagon #ResponsibleAI #EthicalAI
Пентагон выпустил набор инструментов для этичного использования ИИ
Пентагон демонстрирует приверженность этическим принципам в области ИИ.
Разработан Responsible AI Toolkit - набор инструментов для ответственного применения искусственного интеллекта.
Toolkit включает пять основных принципов, направленных на персонализацию под нужды пользователей и снижение рисков.
Инструментарий был предварительно выпущен внутри ведомства и среди международных партнеров несколько месяцев назад.
Дальнейшие обновления Toolkit и инфосессии предусмотрены для сбора обратной связи и улучшения инструментария.
Toolkit может проложить путь к более безопасному и контролируемому развитию ИИ в правительственных проектах.
#Pentagon #ResponsibleAI #EthicalAI
Tradewindai
Responsible AI Toolkit
A comprehensive set of tools and resources for building responsible AI systems.
🤖 Агентный AI требует новой архитектуры безопасности — 98% компаний не готовы (исследование Infosys)
Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.
А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.
Почему агентный AI меняет правила:
Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует
Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий
Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!
Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.
Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.
Infosys предлагает гибридную модель:
Платформа-песочница
- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам
Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI
- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)
Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение
Практическое применение:
- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов
Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.
Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.
#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular
Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.
А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.
Почему агентный AI меняет правила:
Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует
Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий
Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!
Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.
Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.
Infosys предлагает гибридную модель:
Платформа-песочница
- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам
Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI
- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)
Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение
Практическое применение:
- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов
Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.
Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.
#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular
✍4👍4⚡3❤1❤🔥1