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您的治理能否跟上您的人工智能雄心？代理时代的AI风险情报
为静态部署设计的传统框架无法解决定义代理工作负载的动态交互。来自 AWS 生成式 AI 创新中心的 AI 风险情报 (AIRI) 提供了管理企业规模代理所需的自动化严格性，这是对安全、运营和治理如何系统地协同工作的根本性重新构想。
来源:亚马逊云科技 _机器学习DevOps 过去是可预测的：相同的输入、相同的输出、二进制成功、静态依赖项、具体指标。您可以控制您可以预测的内容，衡量具体的内容，并确保遵循已知模式的内容。
然后代理人工智能到来，一切都改变了。
代理的运行是不确定的；他们不遵循固定的模式。同样的问题问两次，得到不同的答案。他们在工作时选择不同的工具和方法，而不是遵循预定的工作流程。质量存在从完美到制造的梯度，而不是二元的通过与失败。可预测的依赖关系和流程已经让位于能够独立适应、推理和行动的自治系统。 为静态部署设计的传统 IT 治理框架无法解决这些复杂的多系统交互。组织面临代理工作流程中不一致的安全状况、因部署而异的合规性差距，以及对于没有深厚技术专业知识的业务利益相关者来说不透明的可观察性指标。
这种转变需要重新思考安全、运营和治理，将其作为代理系统健康状况的相互依赖的维度。这也是 AI 风险情报 (AIRI) 的起源：AWS Generative AI 创新中心的企业级自动化治理解决方案，可将安全、运营和治理控制的评估自动化到跨越整个代理生命周期的单一视点。为了构建此解决方案，我们使用了 AWS Responsible AI 最佳实践框架，这是基于我们在数十万个 AI 工作负载方面的经验而构建的科学支持指南，可帮助客户在整个 AI 生命周期中解决负责任的 AI 考虑因素，并做出明智的设计决策，从而加速可信 AI 系统的部署。