Post Zapewnienie bezpieczeństwa: Kompleksowe ramy dla agentów głosowych AI pojawił się na BitcoinEthereumNews.com. Rongchai Wang 23 sierpnia 2025 19:08 Poznaj ramy bezpieczeństwa dla agentów głosowych AI, koncentrując się na etycznym zachowaniu, zgodności i ograniczaniu ryzyka, zgodnie z opisem ElevenLabs. Zapewnienie bezpieczeństwa i etycznego zachowania agentów głosowych AI staje się coraz bardziej kluczowe, ponieważ te technologie są coraz bardziej zintegrowane z codziennym życiem. Według ElevenLabs, kompleksowe ramy bezpieczeństwa są niezbędne do monitorowania i oceny zachowania agentów głosowych AI, zapewniając, że działają one w ramach predefiniowanych standardów etycznych i zgodności. Kryteria oceny i monitorowanie Ramy wykorzystują system ogólnych kryteriów oceny, stosując podejście 'LLM-jako-sędzia' do automatycznego przeglądania i klasyfikowania interakcji agentów. Ten proces ocenia, czy agenci głosowi AI przestrzegają predefiniowanych zabezpieczeń systemowych, takich jak utrzymanie spójnej roli i osobowości, odpowiednie reagowanie i unikanie wrażliwych tematów. Ocena zapewnia, że agenci respektują granice funkcjonalne, prywatność i zasady zgodności, a wyniki są wyświetlane na pulpicie do ciągłego monitorowania. Symulacje Red Teamingu przed produkcją Przed wdrożeniem agentów głosowych AI, ElevenLabs zaleca symulacje red teamingu. Te testy obciążeniowe są zaprojektowane do badania limitów agentów i ujawniania potencjalnych słabości poprzez symulowanie poleceń użytkownika, które testują zabezpieczenia agenta. Pomaga to zidentyfikować przypadki brzegowe i niezamierzone wyniki, zapewniając, że zachowanie AI jest zgodne z oczekiwaniami bezpieczeństwa i zgodności. Symulacje są przeprowadzane przy użyciu ustrukturyzowanych poleceń i niestandardowych kryteriów oceny, potwierdzając, że agenci są gotowi do produkcji. Moderacja na żywo i testy bezpieczeństwa Włączając moderację na poziomie wiadomości na żywo, ramy oferują interwencję w czasie rzeczywistym, jeśli agent ma naruszyć predefiniowane wytyczne dotyczące treści. Chociaż obecnie skupia się na blokowaniu treści seksualnych z udziałem nieletnich, zakres moderacji może być rozszerzony w oparciu o wymagania klienta. Sugerowane jest fazowe podejście do testów bezpieczeństwa, w tym definiowanie testów red teamingu, przeprowadzanie ręcznych testów połączeń, ustalanie kryteriów oceny, uruchamianie symulacji i iterowanie procesu, aż do uzyskania spójnych wyników...Post Zapewnienie bezpieczeństwa: Kompleksowe ramy dla agentów głosowych AI pojawił się na BitcoinEthereumNews.com. Rongchai Wang 23 sierpnia 2025 19:08 Poznaj ramy bezpieczeństwa dla agentów głosowych AI, koncentrując się na etycznym zachowaniu, zgodności i ograniczaniu ryzyka, zgodnie z opisem ElevenLabs. Zapewnienie bezpieczeństwa i etycznego zachowania agentów głosowych AI staje się coraz bardziej kluczowe, ponieważ te technologie są coraz bardziej zintegrowane z codziennym życiem. Według ElevenLabs, kompleksowe ramy bezpieczeństwa są niezbędne do monitorowania i oceny zachowania agentów głosowych AI, zapewniając, że działają one w ramach predefiniowanych standardów etycznych i zgodności. Kryteria oceny i monitorowanie Ramy wykorzystują system ogólnych kryteriów oceny, stosując podejście 'LLM-jako-sędzia' do automatycznego przeglądania i klasyfikowania interakcji agentów. Ten proces ocenia, czy agenci głosowi AI przestrzegają predefiniowanych zabezpieczeń systemowych, takich jak utrzymanie spójnej roli i osobowości, odpowiednie reagowanie i unikanie wrażliwych tematów. Ocena zapewnia, że agenci respektują granice funkcjonalne, prywatność i zasady zgodności, a wyniki są wyświetlane na pulpicie do ciągłego monitorowania. Symulacje Red Teamingu przed produkcją Przed wdrożeniem agentów głosowych AI, ElevenLabs zaleca symulacje red teamingu. Te testy obciążeniowe są zaprojektowane do badania limitów agentów i ujawniania potencjalnych słabości poprzez symulowanie poleceń użytkownika, które testują zabezpieczenia agenta. Pomaga to zidentyfikować przypadki brzegowe i niezamierzone wyniki, zapewniając, że zachowanie AI jest zgodne z oczekiwaniami bezpieczeństwa i zgodności. Symulacje są przeprowadzane przy użyciu ustrukturyzowanych poleceń i niestandardowych kryteriów oceny, potwierdzając, że agenci są gotowi do produkcji. Moderacja na żywo i testy bezpieczeństwa Włączając moderację na poziomie wiadomości na żywo, ramy oferują interwencję w czasie rzeczywistym, jeśli agent ma naruszyć predefiniowane wytyczne dotyczące treści. Chociaż obecnie skupia się na blokowaniu treści seksualnych z udziałem nieletnich, zakres moderacji może być rozszerzony w oparciu o wymagania klienta. Sugerowane jest fazowe podejście do testów bezpieczeństwa, w tym definiowanie testów red teamingu, przeprowadzanie ręcznych testów połączeń, ustalanie kryteriów oceny, uruchamianie symulacji i iterowanie procesu, aż do uzyskania spójnych wyników...