การทำงานกับโมเดลภายในเครื่องใน LM Studioเปิดโอกาสมากมายสำหรับการทำงานอัตโนมัติ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือแม้กระทั่งการตั้ง "ศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย" (SOC) ขนาดเล็กภายในบริษัทของคุณ อย่างไรก็ตาม มันยังนำมาซึ่งความท้าทายด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการกำกับดูแลที่ควรได้รับการพิจารณาอย่างจริงจัง แม้ว่าโมเดลจะอยู่บนคอมพิวเตอร์หรือเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง แต่การกำหนดค่าที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนรั่วไหล ก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายที่ควบคุมไม่ได้ หรือทำงานโดยปราศจากการกำกับดูแลที่เพียงพอ
ในขณะเดียวกันอุตสาหกรรมและหน่วยงานกำกับดูแลก็กำลังดำเนินการอยู่มีกรอบการกำกับดูแล AI, หลักเกณฑ์ปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับแบบจำลองทั่วไป, แนวทางจาก Microsoft , NIST และสหภาพยุโรป และโซลูชันด้านความปลอดภัยเฉพาะสำหรับ LLM ซึ่งปัจจุบันถือว่ามีความสำคัญอย่างยิ่ง ในบริบทนี้ การใช้ LM Studio "โดยปราศจากมาตรการป้องกันใดๆ" และปราศจากความปลอดภัย การกำกับดูแล และวินัยในการดำเนินงานขั้นต่ำนั้น เท่ากับเป็นการเสี่ยงโชคอย่างแท้จริง
เหตุใดความปลอดภัยและการกำกับดูแลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งใน LM Studio และเอเจนต์ AI
โมเดลภาษาช่วยขยายเจตนาของมนุษย์พวกมันสามารถอ่านบันทึก ย้ายข้อมูล เรียกใช้สคริปต์ เชื่อมต่อกับ API สร้างตั๋ว หรือตัดสินใจเกี่ยวกับลูกค้าได้ ใน LM Studio คุณมักจะมีโมเดลที่อยู่ใกล้กับข้อมูลภายในของคุณ โดยมักจะไม่มีชั้นการป้องกันเหมือนกับระบบคลาวด์ขนาดใหญ่ เมื่อรวมกับเอเจนต์อัตโนมัติจำนวนมาก ผลกระทบทั้งในเชิงบวกและลบก็จะเพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก
ในบรรดาผู้ให้บริการรายใหญ่ มุมมองที่แพร่หลายคือการกำกับดูแล ความปลอดภัย และการดำเนินงานไม่ใช่อุปสรรค แต่เป็นกรอบการทำงานที่ช่วยให้เอเจนต์ทำงานได้อย่างปลอดภัย โปร่งใส และอยู่ภายใต้การควบคุม หากปราศจากเสาหลักเหล่านี้ ปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่าก็จะเกิดขึ้น ได้แก่ การเปิดเผยข้อมูลโดยไม่คาดคิด พฤติกรรมของเอเจนต์ที่ไม่สอดคล้องกัน ต้นทุนการประมวลผลที่พุ่งสูงขึ้น เส้นแบ่งความรับผิดชอบที่ไม่ชัดเจน และ AI เงาที่เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ
เมื่อใช้ LM Studio ในการตั้งค่าเอเจนต์ในพื้นที่ (เช่น ใน Mini-SOC แผนกข้อมูล หรือส่วนงานธุรกิจ) ขอแนะนำให้คัดลอกสิ่งที่ใช้งานได้ดีอยู่แล้วในระดับองค์กรได้แก่ รายการเอเจนต์การควบคุมการเข้าถึงการตรวจสอบวงจรชีวิต ข้อมูลการวัดระยะทางพื้นฐาน การจำแนกระดับความเสี่ยง และกระบวนการที่ชัดเจนสำหรับการอนุมัติการเปลี่ยนแปลง การหยุดเอเจนต์ หรือการตรวจสอบเหตุการณ์
วิสัยทัศน์นี้สอดคล้องกับกรอบการทำงานด้านธรรมาภิบาล AI ที่บริษัทขนาดใหญ่ใช้ โดยเริ่มต้นจากระดับ 100 ที่ "ทุกคนทำอะไรก็ได้ตามใจชอบกับ AI"ไปสู่สภาพแวดล้อมระดับ 300-500 ที่ตัวแทน (agent) ได้รับการปฏิบัติเสมือนเป็นบริการดิจิทัลที่มีข้อตกลงระดับบริการ (SLA) การควบคุมความปลอดภัยที่แตกต่างกัน และการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ
ศูนย์ปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยขนาดเล็ก (Mini-SOC) พร้อม LM Studio: สถาปัตยกรรมเอเจนต์และพื้นผิวความเสี่ยง
หนึ่งในแอปพลิเคชันที่น่าสนใจที่สุดของ LM Studio คือการสร้าง Mini-SOC ที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ AIนี่คือศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัยขนาดเล็กที่ออกแบบมาสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง หรือทีมที่มีทรัพยากรจำกัด แนวคิดคือการรวมเซ็นเซอร์ การรวบรวมบันทึก การเชื่อมโยงเหตุการณ์ และการตอบสนองอัตโนมัติโดยใช้โมเดลในพื้นที่
ในโซลูชันประเภทนี้ตัวแทน AI โดยทั่วไปจะมีส่วนประกอบหลักสี่ส่วน :
- โมดูลการนำเข้าและปรับมาตรฐานข้อมูล (ซึ่งรับบันทึกข้อมูล ข้อมูลการวัดระยะทาง และเหตุการณ์จากแหล่งต่างๆ)
- แบบจำลองภาษาและกลไกการอนุมานตามกฎเกณฑ์
- ผู้ประสานงานการดำเนินการ (คู่มือการปฏิบัติงาน สคริปต์ การเรียกใช้ API)
- ระบบย่อยการเรียนรู้ต่อเนื่องที่บูรณาการข้อเสนอแนะจากมนุษย์
แต่ละชั้นเหล่านี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงเฉพาะด้านขึ้นมา
ขั้นตอนการทำงานโดยทั่วไปคือเซ็นเซอร์และตัวเชื่อมต่อจะส่งข้อมูลไปยังศูนย์กลาง ซึ่งข้อมูลจะถูกทำความสะอาด ปรับให้เป็นมาตรฐาน และเสริมด้วยข้อมูลเชิงบริบท (เช่น ข้อมูลสินทรัพย์หรือชื่อเสียงด้านทรัพย์สินทางปัญญา) โมเดลใน LM Studio จะวิเคราะห์เหตุการณ์ ประเมินความเสี่ยง จัดกลุ่มการแจ้งเตือน และกระตุ้นการตอบสนองอัตโนมัติหรือคำแนะนำสำหรับนักวิเคราะห์ ทุกอย่างจะถูกบันทึกไว้เพื่อการตรวจสอบและการฝึกฝนหรือปรับปรุงโมเดลใหม่
ในสถานการณ์นี้ หากไม่มีการควบคุมการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง มีความเป็นไปได้สูงที่เอเจนต์จะอ่านข้อมูลมากกว่าที่ควรจะเป็น ดำเนินการที่เป็นอันตรายโดยไม่ได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ สร้างผลลัพธ์ที่ผิดพลาดจำนวนมาก หรือกลายเป็น "กล่องดำ" ที่ตรวจสอบไม่ได้ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการนำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้ในด้านความปลอดภัยของ AI, SIEM และการดำเนินงานด้านไอทีภายใน Mini-SOC จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
LM Studio แบบติดตั้งในสถานที่: ความเป็นส่วนตัวอย่างแท้จริงและการตั้งค่าที่ปลอดภัย
หนึ่งในเหตุผลที่ทำให้ LM Studio น่าสนใจมากคือ การรับประกันการประมวลผลในเครื่องและควบคุมโมเดลได้อย่างสมบูรณ์ หลายคนสงสัยว่า "ถ้าฉันใช้ LM Studio บน Mac หรือ PC ข้อมูลที่ฉันสั่งการโมเดลจะถูกส่งออกไปนอกเครื่องหรือไม่" ในการใช้งานแบบโลคอลโดยสมบูรณ์ ด้วยโมเดลที่ดาวน์โหลดมาและไม่มีการเชื่อมต่อภายนอกใดๆ การออกแบบนี้มีจุดประสงค์เพื่อให้การประมวลผลอยู่บนเครื่องของคุณเอง
ถึงกระนั้น ก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่าความเป็นส่วนตัวไม่ได้เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติหากคุณเปิดเผยโมเดลของคุณผ่านพอร์ต (เช่น 1234) ไปยังแอปพลิเคชันหรืออุปกรณ์อื่น ๆ เปิดใช้งานโหมดไร้หน้าจอโดยไม่จำกัดการเข้าถึง หรือเชื่อมต่อ LM Studio กับบริการของบุคคลที่สาม คุณจะเพิ่มพื้นที่เสี่ยงต่อการโจมตี พอร์ตนั้นเองไม่ได้แย่โดยเนื้อแท้ แต่หากคุณยอมรับการเชื่อมต่อที่ไม่ได้รับการตรวจสอบสิทธิ์จากเครือข่าย อุปกรณ์ที่ได้รับอนุญาตใด ๆ บนเครือข่ายนั้นก็อาจสามารถสื่อสารกับโมเดลของคุณได้
โดยทั่วไปแล้ว แนะนำให้จำกัดขอบเขตของอินเทอร์เฟซที่ LM Studio เปิดเผย หากคุณเป็นผู้ใช้งานเพียงคนเดียว การจำกัดการเข้าถึงเฉพาะจากเครื่องของคุณเท่านั้นจึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล
นอกจากนี้ ขอแนะนำให้ตรวจสอบตัวเลือกต่างๆ เช่น โหมดไร้หน้าจอ (headless mode) และบันทึกการทำงาน (logs) ปิดใช้งานสิ่งที่คุณไม่ได้ใช้และทำความเข้าใจให้ชัดเจนว่าบันทึกการทำงานและไฟล์ชั่วคราวถูกจัดเก็บไว้ที่ใด โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลที่คุณไม่ต้องการให้ตกไปอยู่ในมือผู้ไม่หวังดี แม้ว่า LM Studio จะถูกออกแบบโดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว แต่การจัดการระบบปฏิบัติการ การสำรองข้อมูล และการเข้ารหัสดิสก์อย่างถูกต้องยังคงเป็นความรับผิดชอบของคุณ
การกำกับดูแล AI: กรอบการทำงาน หลักการ และระดับความพร้อม
การกำกับดูแล AI กลายเป็นประเด็นสำคัญสำหรับผู้บริหาร ฝ่ายไอที และฝ่ายปฏิบัติตามกฎระเบียบไม่ใช่แค่ว่าแบบจำลองนั้นถูกต้องหรือผิดเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับความสอดคล้องกับกฎระเบียบ การจัดการความเสี่ยง ใครรับผิดชอบอะไร และจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเกิดปัญหา เรื่องนี้ใช้ได้กับทั้งสภาพแวดล้อมคลาวด์ขนาดใหญ่และการใช้งานภายในองค์กรโดยใช้ LM Studio โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้สำหรับงานที่สำคัญยิ่งยวด
กรอบแนวคิดปัจจุบันโดยทั่วไปแบ่งระดับความพร้อมด้านการกำกับดูแลออกเป็นห้าระดับ :
- 100 (เริ่มต้น)
- 200 (ทำซ้ำได้)
- 300 (กำหนดไว้แล้ว)
- 400 (เปิดใช้งาน)
- 500 (มีประสิทธิภาพ).
ในระดับล่างสุดนั้น ไม่มีมาตรฐาน AI ที่เฉพาะเจาะจง ตัวแทนทำงานโดยปราศจากการกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ และหลายโครงการก็หลีกเลี่ยงการกำกับดูแลด้านไอทีตามมาตรฐาน ตัวแทนทั้งหมดได้รับการปฏิบัติอย่างเท่าเทียมกัน และไม่มีสภาพแวดล้อมที่แยกต่างหากหรือจุดอนุมัติอย่างเป็นทางการ
ตั้งแต่ระดับ 300 ขึ้นไปจะต้องมีการจัดทำเอกสารและนำแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการบริหารความเสี่ยงไปใช้ จะต้องมีบัญชีรายชื่อเอเจนต์/โมเดลส่วนกลางที่จำแนกตามความสำคัญและความเป็นอิสระ และจะต้องมีข้อกำหนดการประเมินและการจัดการวงจรชีวิต (ALM) ที่ชัดเจนสำหรับเอเจนต์แต่ละประเภท โดยทั่วไปแล้วจะมีการจัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศหรือสภา AI ที่ตรวจสอบกรณีที่มีความเสี่ยงสูงที่สุดด้วย
ในระดับ 400 และ 500 การกำกับดูแลจะอิงตามความเสี่ยงและเป็นระบบอัตโนมัติบางส่วน : การควบคุมแบบหลวมๆ สำหรับตัวแทนการผลิตที่มีผลกระทบต่ำ และการควบคุมที่เข้มงวดมากสำหรับตัวแทนที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ การกำกับดูแลเป็นแบบกระจายศูนย์ การอนุมัติบางอย่างถูกมอบหมาย และตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) สำหรับความไว้วางใจ เหตุการณ์ และความน่าเชื่อถือถูกบูรณาการเข้ากับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ความเสี่ยงทั่วไปและรูปแบบที่ไม่พึงประสงค์ในการกำกับดูแลแบบจำลองและเอเจนต์
แม้จะมีกรอบการทำงานที่ได้รับการปรับปรุงอย่างละเอียดแล้ว ก็ยังพบรูปแบบความล้มเหลวที่คล้ายคลึงกันได้ทั่วไปในหลายองค์กร หนึ่งในความล้มเหลวที่พบบ่อยที่สุดคือการขาดการจัดการสินค้าคงคลังและการเป็นเจ้าของ: ทีมต่างๆ สร้างเอเจนต์หรือปรับใช้โมเดลใน LM Studio โดยไม่ได้ลงทะเบียนไว้ที่ใดเลย ไม่มีเจ้าของที่ชัดเจน หรือสถานะวงจรชีวิต เมื่อถึงเวลาตรวจสอบหรือตอบสนองต่อเหตุการณ์ ไม่มีใครรู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน
อีกหนึ่งรูปแบบที่ไม่พึงประสงค์ที่พบได้บ่อยคือ“การแสดงละครด้านการกำกับดูแล ” มีการสร้างคณะกรรมการ แม่แบบเอกสาร และรายการตรวจสอบ แต่ในทางปฏิบัติแล้ว ไม่มีการตรวจสอบพฤติกรรมที่แท้จริงของผู้ปฏิบัติงาน และไม่ได้มีการจัดการกับความเสี่ยงที่ร้ายแรงที่สุด โครงสร้างองค์กรเน้นไปที่การ “ทำตามขั้นตอน” แทนที่จะจัดการความเสี่ยงอย่างแท้จริง ส่งผลให้การพัฒนานวัตกรรมชะลอตัวลงโดยที่ความปลอดภัยไม่ดีขึ้น
นอกจากนี้ ยังพบเห็นได้บ่อยมากที่เจ้าหน้าที่ทุกรายจะถูกมองว่าเหมือนกันหมดโดยไม่แยกแยะความแตกต่างระหว่างผู้ช่วยภายในที่มีความสำคัญต่ำกับเจ้าหน้าที่ที่จัดการข้อมูลทางคลินิกหรือข้อมูลทางการเงินที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล ซึ่งนำไปสู่การจำกัดการใช้งานเครื่องมือที่ไม่เป็นอันตรายมากเกินไป (ส่งเสริมให้เกิด AI ที่แฝงตัวอยู่) และยังทำให้การจัดการระบบที่สำคัญอย่างแท้จริงนั้นไม่เพียงพออีกด้วย
นอกจากนี้ องค์กรหลายแห่งมักทำผิดพลาดโดยไม่บูรณาการการตรวจสอบและการสังเกตการณ์ตั้งแต่เริ่มต้นบันทึกต่างๆ กระจัดกระจาย บันทึกการใช้งานเอเจนต์ไม่ได้รวมศูนย์ ไม่ได้เชื่อมต่อกับเวิร์กโฟลว์ของ SOC และมีการดำเนินการเฉพาะหลังจากเกิดเหตุการณ์ใหญ่เท่านั้น นอกจากนี้ยังไม่ใช่เรื่องแปลกที่สถานะความปลอดภัยจะไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง หรือการทดสอบการโจมตีจากฝ่ายตรงข้ามจะไม่ดำเนินการก่อนการเปิดตัวเวอร์ชันหลัก
ปัญญาประดิษฐ์ที่รับผิดชอบและระบบตรวจจับความเสี่ยง: นำจริยธรรมมาสู่การปฏิบัติในชีวิตประจำวัน
ปัญญาประดิษฐ์ที่รับผิดชอบโดยทั่วไปอาศัยหลักการพื้นฐานไม่กี่ประการ ได้แก่ ความเป็นธรรม ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การประกาศหลักการเหล่านี้มากนัก แต่在于การแปลงหลักการเหล่านั้นให้เป็นข้อกำหนด กระบวนการ และเครื่องมือที่เป็นรูปธรรม ซึ่งสามารถบูรณาการเข้ากับการทำงานประจำวันของทีมที่สร้างและใช้งานโมเดลใน LM Studio ได้
แนวทางปฏิบัติที่ดีคือการพัฒนากฎเกณฑ์มาตรฐาน AI ที่มีความรับผิดชอบโดยอิงจากกรอบการทำงานที่เป็นที่ยอมรับและนำกฎเกณฑ์เหล่านั้นไปปฏิบัติจริง:
- วัตถุประสงค์ที่ชัดเจน (ลดอคติ สร้างความชัดเจนและอธิบายได้)
- ขั้นตอน (จุดตรวจสอบ, ขีดจำกัดข้อมูล, การปรับขนาด)
- เครื่องมือ (การทดสอบอคติ การประเมินผลกระทบ การติดตามสัญญาณความน่าเชื่อถือ)
เพื่อนำหลักการเหล่านี้ไปใช้ในทางปฏิบัติ องค์กรหลายแห่งจึงใช้สิ่งที่เรียกว่า"เรดาร์ประเมินความเสี่ยง AI ที่มีความรับผิดชอบ " ซึ่งเป็นกระบวนการที่คล่องตัวซึ่งนำไปใช้ในช่วงเวลาสำคัญในวงจรชีวิตของเอเจนต์ (การออกแบบ ก่อนการใช้งานจริง และหลังจากเกิดเหตุการณ์)
- มีการระบุความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความยุติธรรม ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ ความน่าเชื่อถือ ความเป็นส่วนตัว และการเข้าถึงได้
- แผนที่เหล่านี้จัดทำขึ้นโดยพิจารณาจากผลกระทบและความน่าจะเป็น
- สุดท้ายนี้ จะมีการกำหนดการกระทำที่เฉพาะเจาะจงและ “พฤติกรรม” ของทีมสำหรับประเด็นเร่งด่วนที่สุด
แนวทางนี้ช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป เช่นการลดทอนความรับผิดชอบของ AI ให้เหลือเพียงความปลอดภัยหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การจัดการกับ AI ในลักษณะการตรวจสอบก่อนเปิดตัวเพียงครั้งเดียว การพึ่งพาการอภิปรายด้านจริยธรรมอย่างไม่เป็นทางการโดยไม่มีบทบาทที่ชัดเจน หรือการจัดตั้งสภา AI ที่ไม่มีอำนาจที่แท้จริง นอกจากนี้ยังส่งเสริมให้ทีมบันทึกการตัดสินใจ แสดงความกังวลด้านจริยธรรมอย่างเปิดเผย และดำเนินการทบทวนพฤติกรรมของโมเดลอย่างเจาะจง
เมื่อนำมาใช้กับ LM Studio นั่นหมายความว่าเอเจนต์หรือโมเดลทุกตัวที่จะเข้าไปเกี่ยวข้องกับกระบวนการสำคัญๆควรผ่านการตรวจสอบเหล่านี้: อธิบายวิธีการฝึกฝน ข้อมูลที่ใช้ การตัดสินใจที่ได้รับอิทธิพล ความเสี่ยงด้านจริยธรรมที่ระบุไว้ และกลไกการกำกับดูแลและการปิดระบบโดยมนุษย์ที่มีอยู่
การกำกับดูแลข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์แฝง และการควบคุมระดับเบราว์เซอร์
การกำกับดูแล AI นั้นควบคู่ไปกับการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งระบบ AI ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล และหากไม่ได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอาจรั่วไหลได้ในระหว่างการฝึกอบรม ในคำถามหรือคำตอบ ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งเมื่อมีการโต้ตอบกับ AI ผ่านแอปพลิเคชัน SaaS และเครื่องมือบนเว็บ
หนึ่งในปัญหาที่ร้ายแรงที่สุดในปัจจุบันคือAI เงา : พนักงานใช้เครื่องมือ AI ที่ไม่ได้รับอนุญาต ส่วนขยายเบราว์เซอร์ หรือบริการออนไลน์ต่างๆ โดยที่พวกเขาคัดลอกโค้ด สัญญา หรือข้อมูลลูกค้าโดยไม่มีการกำกับดูแล การตรวจสอบระดับเครือข่ายแบบดั้งเดิมไม่สามารถตรวจจับการกระทำเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำเสมอไป ซึ่งมักเกิดขึ้นในเบราว์เซอร์
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในปัจจุบันรวมถึงการควบคุมการป้องกันการสูญเสียข้อมูลเฉพาะสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ซึ่งจะตรวจสอบและบล็อกข้อมูลที่ละเอียดอ่อนก่อนที่จะส่งไปยังบริการภายนอกผ่านการแจ้งเตือนหรือการเรียกใช้ API นอกจากนี้ โซลูชันที่บังคับใช้นโยบายโดยตรงในเบราว์เซอร์ก็กำลังแพร่หลายมากขึ้นเช่นกัน ซึ่งช่วยให้มองเห็นได้อย่างละเอียดว่าเครื่องมือ AI ใดกำลังถูกใช้งาน จากที่ใด และด้วยข้อมูลประเภทใด
สำหรับองค์กรที่ใช้งาน LM Studio บนระบบภายในองค์กรควบคู่กับบริการคลาวด์ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องปรับการกำกับดูแล AI ให้สอดคล้องกับกรอบการทำงานที่มีอยู่แล้วเช่น COBIT หรือ ITIL สำหรับการกำกับดูแลด้านไอที, ISO 27001 และ NIST CSF สำหรับความปลอดภัย, ISO 31000 สำหรับการบริหารความเสี่ยง และโปรแกรมด้านความเป็นส่วนตัว (GDPR, CCPA) ด้วยวิธีนี้ ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเฉพาะจะถูกบูรณาการเข้ากับแนวทางโดยรวมที่สอดคล้องกัน
สุดท้ายนี้ สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดตัวชี้วัดเพื่อประเมินว่าการกำกับดูแลนั้นได้ผลหรือไม่ เช่นเปอร์เซ็นต์ของโมเดลที่ถูกบันทึกไว้ อัตราการตรวจจับ AI ที่ไม่ได้รับอนุญาต จำนวนเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลที่เกี่ยวข้องกับ AI เวลาในการตรวจสอบและอนุมัติ และการใช้งานเครื่องมือที่ได้รับอนุมัติเทียบกับเครื่องมือที่ไม่ได้รับอนุญาตหากไม่มีตัวเลข ก็ยากที่จะหาเหตุผลในการจัดสรรงบประมาณหรือแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่แท้จริง
กรอบและหลักเกณฑ์ปฏิบัติที่ดีของยุโรปสำหรับแบบจำลองอเนกประสงค์
ในยุโรปกฎระเบียบด้าน AI และหลักปฏิบัติที่ดีของ GPAI สำหรับแบบจำลอง AIได้เพิ่มข้อกำหนดอีกชั้นหนึ่ง แม้ว่าหลักปฏิบัตินี้จะเป็นไปโดยสมัครใจ แต่ก็เป็นที่เข้าใจกันว่าเป็นแนวทางที่แนะนำสำหรับการแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติตาม โดยกำหนดพันธสัญญาในสามด้าน ได้แก่ ความโปร่งใส ลิขสิทธิ์ และความปลอดภัย/การคุ้มครอง
ข้อกำหนดด้านความโปร่งใสระบุว่า ผู้ให้บริการต้องจัดทำเอกสารรายละเอียดเกี่ยวกับแบบจำลอง AI ของตนอย่างละเอียดรวมถึงใบอนุญาต ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค กรณีการใช้งาน ชุดข้อมูล การประมวลผลและการใช้พลังงาน วิธีการฝึกอบรม และมาตรการลดอคติ ข้อมูลนี้ต้องเก็บรักษาไว้อย่างน้อยสิบปีและต้องเปิดเผยให้สำนักงาน AI และผู้ใช้ปลายทางทราบเมื่อได้รับการร้องขอ
ในส่วนที่เกี่ยวกับลิขสิทธิ์ ข้อกำหนดระบุว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล GPAI ต้องเคารพกฎหมายของยุโรปกล่าวคือ สามารถใช้ได้เฉพาะเนื้อหาที่สามารถเข้าถึงได้อย่างถูกกฎหมาย ต้องเคารพการสงวนสิทธิ์โดยชัดแจ้ง (robots.txt, สัญญาณที่เครื่องอ่านได้) ต้องหลีกเลี่ยงเว็บไซต์ที่ถูกระบุว่ามีการละเมิดลิขสิทธิ์อย่างเป็นระบบ ต้องลดการสร้างเนื้อหาที่ละเมิดลิขสิทธิ์ให้น้อยที่สุด และต้องมีช่องทางให้ผู้ถือสิทธิ์สามารถเรียกร้องและขอรับการพิจารณาคำขอได้
บทว่าด้วยความปลอดภัยนั้นครอบคลุมไปถึงการพัฒนากรอบการบริหารความเสี่ยงอย่างเป็นระบบสำหรับแบบจำลองที่มีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบสูง ได้แก่ การระบุความเสี่ยง การวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างเข้มงวด การตัดสินใจว่าระดับความเสี่ยงใดที่ยอมรับได้ การใช้มาตรการบรรเทาความเสี่ยง การกำหนดมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เฉพาะสำหรับพารามิเตอร์ที่ยังไม่ได้เผยแพร่ และการจัดทำรายงานแบบจำลองความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัยอยู่เสมอตามการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้อง
สำหรับผู้ที่ใช้ LM Studio ร่วมกับโมเดล GPAI ที่อยู่ในหมวดหมู่เหล่านี้ นั่นหมายความว่าการกำกับดูแลไม่ใช่แค่แนวคิดที่ดี แต่เป็นข้อผูกพันทางกฎหมายในอนาคต ยิ่งบูรณาการแนวทางการจัดทำเอกสาร การประเมินความเสี่ยง และการรักษาความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นได้เร็วเท่าไร การปรับตัวให้เข้ากับกำหนดเวลาการดำเนินการของสหภาพยุโรปก็จะยิ่งง่ายขึ้นเท่านั้น
