{"id":24059,"date":"2025-06-21T04:08:54","date_gmt":"2025-06-21T02:08:54","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/06\/21\/i-guardrail-dellai\/"},"modified":"2025-06-21T04:08:54","modified_gmt":"2025-06-21T02:08:54","slug":"i-guardrail-dellai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/06\/21\/i-guardrail-dellai\/","title":{"rendered":"I guardrail dell\u2019AI"},"content":{"rendered":"
\n
\"\"<\/div>\n
\n

I guardrail dell\u2019AI aiutano a garantire che gli strumenti di AI di un\u2019azienda (e il loro utilizzo nel business) riflettano gli standard, le politiche e i valori dell\u2019organizzazione stessa<\/strong>.<\/p>\n

di Andrea Bondi<\/em><\/p>\n

Tutti quanti abbiamo presente cosa siano i guardrail lungo le strade: barriere ai margini della carreggiata che proteggono i veicoli dal deviare dalla loro corsia e creare o finire in pericolo. Con l\u2019avvento dell\u2019AI generativa<\/a> (Gen AI), il concetto di guardrail si applica anche ai sistemi progettati per garantire che gli strumenti di AI di un\u2019azienda, specialmente i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), funzionino in allineamento con gli standard, le politiche e i valori aziendali.<\/p>\n

Il problema<\/h2>\n

Sebbene i sistemi di Gen AI possano migliorare l\u2019efficienza, l\u2019innovazione e il vantaggio competitivo di un\u2019azienda, possono anche introdurre sfide <\/strong>e rischi<\/strong>, come informazioni imprecise o addirittura errate, o rischi per la sicurezza. I guardrail possono identificare ed eliminare contenuti imprecisi generati dai LLM, nonch\u00e9 monitorare e filtrare contenuti rischiosi quali: vulnerabilit\u00e0 di sicurezza, \u201callucinazioni<\/strong>\u201d (contenuti generati dall\u2019AI che sono fattualmente errati, inventati o fuorvianti, anche se sembrano plausibili o verosimili), contenuti \u201ctossici<\/em>\u201d (linguaggio volgare, odio, pregiudizi, discriminazione, violenza\u2026) o inappropriati e disinformazione.<\/p>\n

Tuttavia, proprio come i guardrail sulle strade non eliminano il rischio di infortuni o morti, anche i guardrail dell\u2019AI non garantiscono che i sistemi di AI siano completamente sicuri, equi, conformi ed etici.<\/p>\n

Per i migliori risultati, le aziende possono implementare i guardrail dell\u2019AI insieme ad altri controlli procedurali (ad esempio, trust framework<\/em> dell\u2019AI, software di monitoraggio e conformit\u00e0, pratiche di test e valutazione), nonch\u00e9 una corretta infrastruttura tecnologica per le operazioni dell\u2019AI, che scali la governance dell\u2019AI in tutta l\u2019organizzazione.<\/p>\n

Quali sono i benefici dei guardrail dell\u2019AI?<\/h2>\n

Per creare l\u2019ambiente giusto per l\u2019innovazione e la trasformazione della Gen AI \u00e8 necessario garantire che la tecnologia possa operare in modo sicuro e responsabile, con i guardrail dell\u2019AI che svolgono un ruolo critico.<\/p>\n

Dato che i sistemi di AI sono suscettibili ad attacchi da parte di attori malintenzionati che sfruttano le vulnerabilit\u00e0 per manipolare i risultati generati dall\u2019AI, i guardrail possono rafforzare i sistemi di AI contro tali attacchi, contribuendo a proteggere un\u2019azienda e i suoi clienti.<\/p>\n

Con l\u2019aumento del controllo governativo sull\u2019AI, le aziende devono garantire che i loro sistemi di AI siano conformi alle leggi ed agli standard esistenti e in evoluzione; aiutando un\u2019azienda a mantenere la conformit\u00e0 alla Gen AI, i guardrail possono ridurre il rischio di sanzioni legali<\/strong> e responsabilit\u00e0 derivanti dall\u2019uso di questi strumenti.<\/p>\n

Infine, mantenere la fiducia <\/strong>con i clienti e il pubblico in generale \u00e8 fondamentale per un\u2019azienda: i guardrail consentono un monitoraggio continuo e una revisione dei contenuti generati dall\u2019AI, riducendo il rischio che contenuti errati vengano rilasciati all\u2019esterno dell\u2019azienda.<\/p>\n

Quali sono i principali tipi di guardrail per l\u2019AI?<\/h2>\n

I guardrail sono suddivisi in base al loro scopo <\/strong>e ai tipi di rischi <\/strong>che affrontano, come ad esempio, rischi specifici di appropriatezza, allucinazione, allineamento e di validazione.<\/p>\n

I guardrail di appropriatezza verificano se il contenuto generato dall\u2019AI sia tossico, dannoso, parziale o basato su stereotipi e filtrano qualsiasi contenuto inappropriato prima che raggiunga i clienti; quelli di allucinazione garantiscono che il contenuto generato dall\u2019AI non contenga informazioni errate o fuorvianti.<\/p>\n

Invece, i guardrail di conformit\u00e0 normativa convalidano che il contenuto generato rispetti i requisiti normativi; mentre quelli di allineamento assicurano che il contenuto generato sia in linea con le aspettative dell\u2019utente e non si discosti dal suo scopo principale (questi guardrail possono aiutare a mantenere la coerenza del marchio, ad esempio).<\/p>\n

Vi sono infine i guardrail di validazione, che verificano che il contenuto generato soddisfi criteri specifici, cio\u00e8, che il contenuto contenga o non contenga determinate informazioni: se un contenuto generato viene segnalato da un guardrail di validazione, pu\u00f2 essere indirizzato in un ciclo di correzione per risolvere l\u2019errore.<\/p>\n

La validazione dovrebbe essere l\u2019ultimo di una serie di compiti svolti dai guardrail e, successivamente, un validatore umano dovrebbe esaminare i casi segnalati o ambigui che richiedono un ragionamento umano.<\/p>\n

Cosa c\u2019\u00e8 sul mercato<\/h2>\n

Oggi sono disponibili sul mercato una variet\u00e0 di librerie open-source<\/em> affinch\u00e9 le aziende possano aggiungere facilmente guardrail ai loro sistemi di AI. La piattaforma di machine learning Hugging Face<\/a> ha rilasciato il Chatbot Guardrails Arena<\/strong>, che testa la resistenza degli LLM e dei guardrail sulla privacy, per prevenire perdite di dati sensibili.<\/p>\n

Nvidia<\/a> ha creato NeMo Guardrails<\/strong>, un kit di strumenti open-source<\/em> per aggiungere guardrail programmabili alle applicazioni basate su LLM; Guardrails AI \u00e8 un pacchetto open-source simile.<\/p>\n

LangChain<\/strong>, un framework per sviluppare applicazioni alimentate da LLM, offre anche una libreria di guardrail per aiutare le aziende a integrare rapidamente i guardrail nella sequenza di operazioni.<\/p>\n

Esistono anche strumenti proprietari, come Moderation di OpenAI, che analizza il testo generato dai modelli di AI per rilevare e filtrare contenuti dannosi, inappropriati o non sicuri, secondo categorie predefinite.<\/p>\n

Microsoft ha sviluppato un guardrail simile per monitorare il contenuto generato dai chatbot<\/em> per Azure, la sua suite di servizi AI.<\/p>\n

Come funzionano i guardrail?<\/h2>\n

I guardrail sono costruiti utilizzando una variet\u00e0 di tecniche, dai sistemi basati su regole, agli LLM; tuttavia, la maggior parte dei guardrail \u00e8 completamente deterministica, il che significa che i sistemi producono sempre lo stesso output per lo stesso input, senza casualit\u00e0 o variabilit\u00e0.<\/p>\n

In generale, i guardrail monitorano l\u2019output dei sistemi di AI eseguendo una serie di compiti, come classificazione, validazione semantica, rilevamento di fughe di informazioni identificabili personalmente e identificazione di contenuti dannosi.<\/p>\n

I componenti principali<\/h3>\n

Per eseguire questi compiti, i guardrail dell\u2019AI sono composti da quattro componenti interconnessi, ciascuno delle quali svolge un ruolo cruciale:<\/p>\n

    \n
  1. Checker:<\/em><\/strong> il checker scansiona il contenuto generato dall\u2019AI per rilevare errori e segnala eventuali problemi, come linguaggio offensivo o risposte parziali; agisce come prima linea di difesa, identificando problemi potenziali prima che possano causare danni o violare linee guida etiche.<\/li>\n
  2. Corrector:<\/strong><\/em> una volta che il checker ha identificato un problema, il corrector affina, corregge e\/o migliora l\u2019output dell\u2019AI, se necessario. Pu\u00f2 correggere imprecisioni, rimuovere contenuti inappropriati e garantire che la risposta sia, oltre che precisa, anche allineata con il messaggio desiderato. Il corrector lavora in modo iterativo, perfezionando il contenuto fino a quando non soddisfa gli standard richiesti.<\/li>\n
  3. Rail:<\/em><\/strong> il rail gestisce l\u2019interazione tra il checker e il corrector: esegue controlli sul contenuto e, se il contenuto non soddisfa uno standard, attiva il corrector per apportare le modifiche. Questo processo viene ripetuto fino a quando il contenuto supera tutti i controlli o raggiunge un limite predefinito di correzioni; il rail tiene anche traccia dei processi del checker e del corrector, fornendo dati per ulteriori analisi.<\/li>\n
  4. Guard:<\/em><\/strong> il guard interagisce con tutti e tre gli altri componenti, avviando checker e corrector insieme al rail, coordinando e gestendo il rail, aggregando i risultati dal rail e fornendo i messaggi corretti.<\/li>\n<\/ol>\n

    Conclusioni<\/h2>\n

    Gli agenti AI stanno anche emergendo come strumenti che possono funzionare come guardrail, per controllare e correggere automaticamente i contenuti prodotti dagli LLM segnalati dai guardrail. I primi modelli di agenti AI possono monitorare, regolare e regolare autonomamente i contenuti generati dall\u2019AI, come fanno gli altri guardrail dell\u2019AI.<\/p>\n

    L\u2019ascesa rapida dell\u2019AI ha reso disponibili enormi opportunit\u00e0, ma ha anche complicato la gestione della conformit\u00e0 per tutte quelle aziende che lavorano con la tecnologia; tuttavia, i guardrail possono aiutare tali aziende ad anticipare i rischi correlati e creare uno spazio pi\u00f9 sicuro per l\u2019innovazione e la trasformazione legata all\u2019AI generativa. Sebbene possa sembrare che tutti questi passaggi e cambiamenti possano rallentare le attivit\u00e0 per un\u2019azienda, in realt\u00e0 sono progettati per aiutare le organizzazioni a gestire meglio le crisi legate all\u2019AI e, si spera, a evitarle del tutto. In futuro, ci si aspetta non solo nuovi tipi di sistemi AI, ma anche nuovi standard su come questi sistemi vengono sviluppati e resi operativi.<\/p>\n<\/div>\n

    L’articolo I guardrail dell\u2019AI<\/a> sembra essere il primo su Il Progettista Industriale<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

    Vai alla fonte.<\/a><\/p>\n

    Autore: Roberta Falco<\/p>\n

    Powered by WPeMatico<\/a><\/small><\/p>\n

    _________________________________<\/strong><\/p>\n

    CFD FEA Service SRL<\/strong> è una società di servizi che offre consulenza<\/em> e formazione<\/em> in ambito ingegneria<\/strong> e IT<\/strong>. Se questo post\/prodotto ti è piaciuto ti invitiamo a:<\/p>\n