AI Guardrails เปรียบเสมือนราวกั้นถนนที่ช่วยป้องกันการเบี่ยงออกนอกเส้นทางและลดความเสี่ยงในระบบ AI โดยเฉพาะในยุคที่ Generative AI (gen AI) มีบทบาทสำคัญมากขึ้น ตัวอย่างของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งาน gen AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องหรือบิดเบือน เช่น การแนะนำข้อมูลที่ผิดพลาด การสร้างข้อความที่มีความที่ไม่ถูกต้องหรือบิดเบือนซึ่งอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ขององค์กร หรือการเผยแพร่ข้อมูลที่ละเมิดกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวซึ่งอาจนำไปสู่บทลงโทษทางกฎหมาย PDPA ดังนั้น Guardrails ถูกออกแบบมาเพื่อให้เครื่องมือ AI เช่น Large Language Models (LLMs) ทำงานสอดคล้องกับมาตรฐาน นโยบาย และกฏข้อปฏิบัติขององค์กร
วัตถุประสงค์ของ AI Guardrails
แม้ gen AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถด้านนวัตกรรมขององค์กร แต่ก็อาจก่อให้เกิดความเสี่ยง เช่น ความไม่แม่นยำ การสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ตามรายงานของ Mckinsey ผลสำรวจผู้บริหารองค์กรมีความกังวลในเรื่องของความถูกต้องของข้อมูล (Inaccuracy) และข้อมูลสำคัญขององค์กร (Intellectual property data) ดังนั้น AI Guardrails จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อลดความเสี่ยงดังกล่าว ตัวอย่างความสามารถของ Guardrails ได้แก่:
กำจัดเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่น การถาม AI ด้วยข้อมูลที่ไม่เหมาะสม โดย Input Guardrails จะในการตรวจจับ Prompt เช่น การใช้คำพูดไม่เหมาะสมหรืออคติ และ Respone Action จะแก้ไขหรือปรับปรุงเนื้อหาให้เหมาะสมก่อนให้ LLM ประมวลผล
ตรวจจับและป้องกันความเสี่ยง เช่น การรั่วไหลของข้อมูล หรือคำสั่งที่เสี่ยงต่อความปลอดภัย โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ร่วมกับ Guardrails rules function ที่จัดการกระบวนการตรวจสอบและแก้ไข
ปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยใช้ Guard ในการประสานงานระหว่างส่วนต่าง ๆ และบันทึกข้อมูลเพื่อความโปร่งใสและการตรวจสอบ เช่น การบันทึกลง Log เพื่อใช้ตรวจสอบในภายหลัง
ประโยชน์ของ AI Guardrails
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: ปกป้องระบบ AI จากการโจมตีที่อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด
การปฏิบัติตามกฎหมาย: ลดความเสี่ยงจากการละเมิดกฎหมายหรือมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง
สร้างความไว้วางใจ: สร้างความมั่นใจให้กับลูกค้าและสาธารณชนด้วยการตรวจสอบและควบคุมเนื้อหาอย่างต่อเนื่อง
ประเภทของ AI Guardrails
Guardrails สามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภทตามวัตถุประสงค์ เช่น:
Appropriateness Guardrails: กรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม อันตราย หรือมีอคติ
Hallucination Guardrails: ป้องกันการสร้างเนื้อหาที่ผิดข้อเท็จจริง ไม่สอดคล้อง
Regulatory-compliance Guardrails: ตรวจสอบให้เนื้อหาสอดคล้องกับกฎหมาย
Alignment Guardrails: ตรวจสอบให้เนื้อหาสอดคล้องกับเป้าหมายและแบรนด์
Validation Guardrails: ตรวจสอบและแก้ไขเนื้อหาเพื่อให้ตรงตามเกณฑ์ที่กำหนด เช่นเดียวกับ Rule Based
เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้สร้าง AI Guardrails
มีเครื่องมือแบบ Open-source และ Proprietary สำหรับสร้าง Guardrails เช่น:
Hugging Face Chatbot Guardrails Arena: ทดสอบความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว โดยมุ่งเน้นการตรวจสอบข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล
Nvidia NeMo Guardrails: ชุดเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการสร้าง Guardrails แบบปรับแต่งได้ สำหรับการใช้งานในระบบ AI ที่มีความซับซ้อน
OpenAI Moderation: ตรวจจับและกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่น คำที่มีความเป็นพิษ หรือเนื้อหาที่ไม่สอดคล้องกับกฎระเบียบ
Softnix Gen AI: มีฟังก์ชั่น AI Guardrails ติดตั้งมาพร้อมใช้งาน ใช้งานง่ายผ่าน GUI
มีเทคโนโลยีที่นักพัฒนาสามารถพัฒนาเพิ่มเติมได้เอง เช่น:
Natural Language Processing (NLP): ใช้ในการตรวจจับและวิเคราะห์เนื้อหาเพื่อค้นหาคำที่ไม่เหมาะสมหรือข้อมูลที่ผิดพลาด
Machine Learning Models: ช่วยในการระบุรูปแบบและความผิดปกติในข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น เช่น การใช้โมเดลแบบ Transformer
Rule-based Systems: สร้างกฎเฉพาะสำหรับตรวจจับข้อมูลหรือพฤติกรรมที่ไม่สอดคล้องกับมาตรฐาน
Reinforcement Learning: ใช้ปรับปรุงความแม่นยำของการตรวจจับและแก้ไขเนื้อหา
Privacy-preserving Techniques: เช่น Differential Privacy เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคลในกระบวนการตรวจสอบ
ความแตกต่างระหว่าง Open-source และ Proprietary tools คือ Open-source ให้ความยืดหยุ่นในการปรับแต่งและใช้งานได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย แต่ต้องการความรู้ด้านเทคนิคเพื่อปรับปรุง ในขณะที่ Proprietary tools มักจะมาพร้อมกับการสนับสนุนจากผู้พัฒนาและการใช้งานที่ง่ายกว่า แต่มีค่าใช้จ่ายและข้อจำกัดในด้านการปรับแต่ง
แนวทางการนำ AI Guardrails ไปใช้ในองค์กร
ออกแบบ Guardrails โดยผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดในองค์กร เช่น การจัดตั้งทีมที่รวมผู้เชี่ยวชาญจากหลายด้าน เช่น เทคโนโลยี กฎหมาย และจริยธรรม เพื่อพัฒนาระบบที่ครอบคลุมทุกความเสี่ยง
กำหนดเกณฑ์คุณภาพเนื้อหาที่ชัดเจน โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่เน้นการบริการลูกค้า เช่น การตรวจสอบความเหมาะสมของคำตอบจากแชทบอท
ใช้แนวทางโมดูลาร์เพื่อง่ายต่อการปรับเปลี่ยน เช่น การพัฒนาชุดโมดูล Guardrails ที่สามารถนำไปใช้งานในหลายกรณีที่ต่างกัน
ใช้กรอบกฎหมายและมาตรฐานที่มีอยู่เป็นแนวทาง เช่น การอ้างอิงกฎข้อบังคับเฉพาะของอุตสาหกรรม เช่น การเงิน หรือสุขภาพ เพื่อปรับระบบให้เหมาะสม
พัฒนาทักษะและบทบาทใหม่สำหรับการตรวจสอบและการจัดการ AI เช่น การเพิ่มบทบาทของ AI Ethics Officer ในองค์กร เพื่อรับผิดชอบด้านความโปร่งใสและความยุติธรรมในระบบ AI
AI Guardrails ไม่เพียงช่วยลดความเสี่ยง แต่ยังสร้างความไว้วางใจและเพิ่มมูลค่าให้องค์กร โดยการนำ Guardrails มาใช้ในระบบ AI จะช่วยให้องค์กรสามารถสร้างนวัตกรรมและรับมือกับความซับซ้อนของ AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
Comments