‫بررسی روش‌های نوین کنترل و ایمن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در زمان اجرا

در این قسمت از پادکست Practical AI، الیزیشان کاتری از Wrynx به همراه دنیل و کریس به بررسی چالش‌های روش‌های سنتی کنترل و فیلتر کردن ورودی/خروجی مدل‌های هوش مصنوعی می‌پردازند. این روش‌ها اغلب کند، پرهزینه و محدود هستند. آن‌ها به نقش تفسیرپذیری (interpretability) و استفاده از سیگنال‌های زمان اجرا (runtime signals) برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن‌تر و قابل فهم‌تر می‌پردازند. این رویکرد، جایگزینی برای دفاع‌های فعلی مدل‌های "جعبه سیاه" (black-box) ارائه می‌دهد و به کنترل دقیق‌تر مدل‌ها در زمان اجرا کمک می‌کند. پادکست همچنین به معرفی Wrynx و هدف آن در ارائه راهکارهای عملی و قابل دسترس برای هوش مصنوعی می‌پردازد.