Het bericht Veiligheid waarborgen: Een uitgebreid kader voor AI-spraakagenten verscheen op BitcoinEthereumNews.com. Rongchai Wang 23 aug 2025 19:08 Verken het veiligheidskader voor AI-spraakagenten, met focus op ethisch gedrag, naleving en risicobeperking, zoals gedetailleerd door ElevenLabs. Het waarborgen van de veiligheid en het ethisch gedrag van AI-spraakagenten wordt steeds crucialer naarmate deze technologieën meer geïntegreerd raken in het dagelijks leven. Volgens ElevenLabs is een uitgebreid veiligheidskader noodzakelijk om het gedrag van AI-spraakagenten te monitoren en te evalueren, zodat ze binnen vooraf gedefinieerde ethische en nalevingsstandaarden opereren. Evaluatiecriteria en monitoring Het kader maakt gebruik van een systeem van algemene evaluatiecriteria, waarbij een 'LLM-as-a-judge'-benadering wordt toegepast om interacties van agenten automatisch te beoordelen en te classificeren. Dit proces beoordeelt of AI-spraakagenten zich houden aan vooraf gedefinieerde systeemprompt-vangrails, zoals het handhaven van een consistente rol en persona, het gepast reageren en het vermijden van gevoelige onderwerpen. De evaluatie zorgt ervoor dat agenten functionele grenzen, privacy en nalevingsregels respecteren, waarbij resultaten worden weergegeven op een dashboard voor continue monitoring. Pre-productie Red Teaming-simulaties Voordat AI-spraakagenten worden ingezet, beveelt ElevenLabs red teaming-simulaties aan. Deze stresstests zijn ontworpen om de grenzen van de agenten te testen en potentiële zwakke punten bloot te leggen door gebruikersprompts te simuleren die de vangrails van de agent uitdagen. Dit helpt bij het identificeren van randgevallen en onbedoelde outputs, waardoor het gedrag van de AI in lijn blijft met veiligheids- en nalevingsverwachtingen. Simulaties worden uitgevoerd met gestructureerde prompts en aangepaste evaluatiecriteria, waarmee wordt bevestigd dat de agenten klaar zijn voor productie. Live moderatie en veiligheidstesten Door live moderatie op berichtniveau te integreren, biedt het kader realtime interventie als een agent op het punt staat vooraf gedefinieerde contentrichtlijnen te overtreden. Hoewel momenteel gericht op het blokkeren van seksuele inhoud met minderjarigen, kan de reikwijdte van de moderatie worden uitgebreid op basis van klanteneisen. Een gefaseerde aanpak wordt voorgesteld voor veiligheidstesten, waaronder het definiëren van red teaming-tests, het uitvoeren van handmatige testgesprekken, het instellen van evaluatiecriteria, het uitvoeren van simulaties en het herhalen van het proces totdat consistente resultaten worden...Het bericht Veiligheid waarborgen: Een uitgebreid kader voor AI-spraakagenten verscheen op BitcoinEthereumNews.com. Rongchai Wang 23 aug 2025 19:08 Verken het veiligheidskader voor AI-spraakagenten, met focus op ethisch gedrag, naleving en risicobeperking, zoals gedetailleerd door ElevenLabs. Het waarborgen van de veiligheid en het ethisch gedrag van AI-spraakagenten wordt steeds crucialer naarmate deze technologieën meer geïntegreerd raken in het dagelijks leven. Volgens ElevenLabs is een uitgebreid veiligheidskader noodzakelijk om het gedrag van AI-spraakagenten te monitoren en te evalueren, zodat ze binnen vooraf gedefinieerde ethische en nalevingsstandaarden opereren. Evaluatiecriteria en monitoring Het kader maakt gebruik van een systeem van algemene evaluatiecriteria, waarbij een 'LLM-as-a-judge'-benadering wordt toegepast om interacties van agenten automatisch te beoordelen en te classificeren. Dit proces beoordeelt of AI-spraakagenten zich houden aan vooraf gedefinieerde systeemprompt-vangrails, zoals het handhaven van een consistente rol en persona, het gepast reageren en het vermijden van gevoelige onderwerpen. De evaluatie zorgt ervoor dat agenten functionele grenzen, privacy en nalevingsregels respecteren, waarbij resultaten worden weergegeven op een dashboard voor continue monitoring. Pre-productie Red Teaming-simulaties Voordat AI-spraakagenten worden ingezet, beveelt ElevenLabs red teaming-simulaties aan. Deze stresstests zijn ontworpen om de grenzen van de agenten te testen en potentiële zwakke punten bloot te leggen door gebruikersprompts te simuleren die de vangrails van de agent uitdagen. Dit helpt bij het identificeren van randgevallen en onbedoelde outputs, waardoor het gedrag van de AI in lijn blijft met veiligheids- en nalevingsverwachtingen. Simulaties worden uitgevoerd met gestructureerde prompts en aangepaste evaluatiecriteria, waarmee wordt bevestigd dat de agenten klaar zijn voor productie. Live moderatie en veiligheidstesten Door live moderatie op berichtniveau te integreren, biedt het kader realtime interventie als een agent op het punt staat vooraf gedefinieerde contentrichtlijnen te overtreden. Hoewel momenteel gericht op het blokkeren van seksuele inhoud met minderjarigen, kan de reikwijdte van de moderatie worden uitgebreid op basis van klanteneisen. Een gefaseerde aanpak wordt voorgesteld voor veiligheidstesten, waaronder het definiëren van red teaming-tests, het uitvoeren van handmatige testgesprekken, het instellen van evaluatiecriteria, het uitvoeren van simulaties en het herhalen van het proces totdat consistente resultaten worden...