O post Garantindo a Segurança: Uma Estrutura Abrangente para Agentes de Voz de IA apareceu no BitcoinEthereumNews.com. Rongchai Wang 23 de Ago de 2025 19:08 Explore a estrutura de segurança para agentes de voz de IA, focando no comportamento ético, regras de conformidade e mitigação de riscos, conforme detalhado pela ElevenLabs. Garantir a segurança e o comportamento ético dos agentes de voz de IA está se tornando cada vez mais crucial à medida que essas tecnologias se integram mais ao cotidiano. De acordo com a ElevenLabs, uma estrutura de segurança abrangente é necessária para monitorar e avaliar o comportamento dos agentes de voz de IA, garantindo que operem dentro de padrões éticos e de conformidade predefinidos. Critérios de Avaliação e Monitoramento A estrutura emprega um sistema de critérios gerais de avaliação, utilizando uma abordagem de 'LLM-como-juiz' para revisar e classificar automaticamente as interações dos agentes. Este processo avalia se os agentes de voz de IA aderem às barreiras de proteção predefinidas do sistema, como manter uma função e persona consistentes, responder adequadamente e evitar tópicos sensíveis. A avaliação garante que os agentes respeitem os limites funcionais, privacidade e regras de conformidade, com resultados exibidos em um painel para monitoramento contínuo. Simulações de Red Teaming Pré-Produção Antes de implementar agentes de voz de IA, a ElevenLabs recomenda simulações de red teaming. Estes testes de stress são projetados para sondar os limites dos agentes e revelar potenciais fraquezas, simulando prompts de usuários que desafiam as barreiras de proteção do agente. Isso ajuda a identificar casos extremos e saídas não intencionais, garantindo que o comportamento da IA esteja alinhado com as expectativas de segurança e conformidade. As simulações são conduzidas usando prompts estruturados e critérios de avaliação personalizados, confirmando que os agentes estão prontos para produção. Moderação ao Vivo e Testes de Segurança Incorporando moderação ao nível de mensagem em tempo real, a estrutura oferece intervenção em tempo real se um agente estiver prestes a violar diretrizes de conteúdo predefinidas. Embora atualmente focada em bloquear conteúdo sexual envolvendo menores, o escopo de moderação pode ser expandido com base nos requisitos do cliente. Uma abordagem em fases é sugerida para testes de segurança, incluindo definição de testes de red teaming, realização de chamadas de teste manuais, estabelecimento de critérios de avaliação, execução de simulações e iteração no processo até que resultados consistentes sejam...O post Garantindo a Segurança: Uma Estrutura Abrangente para Agentes de Voz de IA apareceu no BitcoinEthereumNews.com. Rongchai Wang 23 de Ago de 2025 19:08 Explore a estrutura de segurança para agentes de voz de IA, focando no comportamento ético, regras de conformidade e mitigação de riscos, conforme detalhado pela ElevenLabs. Garantir a segurança e o comportamento ético dos agentes de voz de IA está se tornando cada vez mais crucial à medida que essas tecnologias se integram mais ao cotidiano. De acordo com a ElevenLabs, uma estrutura de segurança abrangente é necessária para monitorar e avaliar o comportamento dos agentes de voz de IA, garantindo que operem dentro de padrões éticos e de conformidade predefinidos. Critérios de Avaliação e Monitoramento A estrutura emprega um sistema de critérios gerais de avaliação, utilizando uma abordagem de 'LLM-como-juiz' para revisar e classificar automaticamente as interações dos agentes. Este processo avalia se os agentes de voz de IA aderem às barreiras de proteção predefinidas do sistema, como manter uma função e persona consistentes, responder adequadamente e evitar tópicos sensíveis. A avaliação garante que os agentes respeitem os limites funcionais, privacidade e regras de conformidade, com resultados exibidos em um painel para monitoramento contínuo. Simulações de Red Teaming Pré-Produção Antes de implementar agentes de voz de IA, a ElevenLabs recomenda simulações de red teaming. Estes testes de stress são projetados para sondar os limites dos agentes e revelar potenciais fraquezas, simulando prompts de usuários que desafiam as barreiras de proteção do agente. Isso ajuda a identificar casos extremos e saídas não intencionais, garantindo que o comportamento da IA esteja alinhado com as expectativas de segurança e conformidade. As simulações são conduzidas usando prompts estruturados e critérios de avaliação personalizados, confirmando que os agentes estão prontos para produção. Moderação ao Vivo e Testes de Segurança Incorporando moderação ao nível de mensagem em tempo real, a estrutura oferece intervenção em tempo real se um agente estiver prestes a violar diretrizes de conteúdo predefinidas. Embora atualmente focada em bloquear conteúdo sexual envolvendo menores, o escopo de moderação pode ser expandido com base nos requisitos do cliente. Uma abordagem em fases é sugerida para testes de segurança, incluindo definição de testes de red teaming, realização de chamadas de teste manuais, estabelecimento de critérios de avaliação, execução de simulações e iteração no processo até que resultados consistentes sejam...