मैप और रेल्स: एंटरप्राइज़ एआई के लिए सुरक्षित आर्किटेक्चर बनाना

पहला भाग इस दावे के साथ समाप्त हुआ: एंटरप्राइज़ एआई तब सफल होगा जब संस्थान लूप को बनाने के तरीके सीखेंगे। यह निबंध लूप पर खड़े होने वाली चीजों के बारे में है। एक एजेंट जो वास्तविक कंपनी के अंदर काम करता है, उसे दो चीजों की आवश्यकता होती है जो कंपनी के पास आज शायद नहीं है: काम का मैप और परिणामों के लिए रेल्स।

मैप

यहाँ एक असहज तथ्य है जो अधिकांश रुके हुए एआई प्रोग्राम के नीचे है: कंपनी एजेंट को अपने काम का वर्णन नहीं दे सकती क्योंकि ऐसा कोई वर्णन मौजूद नहीं है। अधिकांश कंपनियों ने अपने नाउन्स को मैप किया है – ग्राहकों, इनवॉइस, दावों, अनुबंधों से भरे डेटाबेस। लेकिन लगभग किसी ने काम को मैप नहीं किया है: उन चीजों के साथ क्या किया जा सकता है, किसने किया, किन परिस्थितियों में और उसके बाद क्या होता है। यह ज्ञान अनुभवी लोगों के सिर में और एक प्रक्रिया चार्ट में रहता है जो बताता है कि काम कैसे डिज़ाइन किया गया था, न कि यह कैसे चलता है।

एक मानव नए भर्ती ने उस अंतर को बंद कर दिया – देखकर, आजमाकर, पूछकर। एक एजेंट उस तरह से नहीं सीखता। उसे काम लिखने की जरूरत है: व्यवसाय जो संभालता है और प्रत्येक की स्थिति क्या है, जो काम उन पर किया जाता है, जो निर्णय अगले मार्ग को चुनते हैं, कौन उन्हें आगे बढ़ाने की अनुमति देता है और जब वे ऐसा करते हैं तो क्या होता है – रिकॉर्ड जो बदलता है, अनुमोदन जिसकी आवश्यकता है, यह कैसे उलट जाता है। लिखित वर्णन मैप है।

तीन नियम मैप को जीवित रखते हैं। यह काम के मालिकों द्वारा लिखा जाना चाहिए और इंजीनियरों द्वारा सुरक्षित किया जाना चाहिए – केवल इंजीनियरों द्वारा अपडेट किया जाने वाला मैप स्टेल हो जाता है, और केवल ऑपरेटरों द्वारा संपादित किया जाने वाला मैप असुरक्षित हो जाता है। यह संस्करण में होना चाहिए, क्योंकि एक एजेंट को कभी भी अर्थ के खिलाफ कार्य नहीं करना चाहिए जो चुपचाप बदल गया है। और यह प्रकाशित किया जाना चाहिए – एजेंट, समीक्षक और ऑडिटर सभी के लिए पढ़ने योग्य। यदि एक एजेंट को आपके व्यवसाय को समझने के लिए एपीआई कॉल को एक साथ जोड़ना होगा, तो आपके पास प्रणाली उजागर है, न कि काम का वर्णन किया गया है। एपीआई यह बताते हैं कि चीजें कैसे निष्पादित की जाती हैं। मैप यह बताता है कि काम कैसे समझा जाता है।

मैप एक कारण से महत्वपूर्ण है जो किसी भी उत्पाद चक्र से अधिक रहता है: एजेंट स्थायी संपत्ति नहीं है। मैप है। मॉडल में सुधार होगा और उन्हें बदल दिया जाएगा, एजेंट फ्रेमवर्क आएंगे और जाएंगे – और आपके काम का वर्णन, इसके नियमों और अपवादों और संचित सुधारों के साथ, यह वह है जो हर भविष्य के एजेंट को दिन एक पर विरासत में मिलता है।

रेल्स

मैप बताता है कि क्या हो सकता है। रेल्स वे हैं जो इसे सटीक रूप से बनाते हैं।

कुछ काम जो एजेंट छूता है वह निर्णय है: गन्दा ईमेल पढ़ें, अपवाद को तौलें, मार्ग की सिफारिश करें। लेकिन अधिकांश यह दोहराव है – एक ही जांच, एक ही अपडेट, एक ही पोस्टिंग, हजारों बार। दोहराव को बुद्धिमत्ता की आवश्यकता नहीं है। उसे सटीक होने की आवश्यकता है। एक मॉडल डिज़ाइन द्वारा संभावित है, और निष्पादन के लिए, शायद सही गलत है: एक भुगतान पोस्टिंग में कोई स्वीकार्य विचलन नहीं है, चाहे मॉडल कितना भी अच्छा क्यों न हो। स्थिर काम रेल्स पर होना चाहिए – निर्धारित स्वचालन जो हर बार समान रूप से चलता है, प्रति रन कोई लागत नहीं है, और एक साफ ऑडिट ट्रेल छोड़ता है।

यह वह जगह है जहां दो वक्र विचलित हो रहे हैं। रेल्स बनाना आसान हो रहा है, क्योंकि काम का वर्णन करना, कोड जनरेट करना, परीक्षण लिखना और टूटे हुए मार्गों की मरम्मत करना वास्तव में एआई को तेज करता है। परिणामी प्रक्रियाओं के अंदर मुक्त-घूमने वाले एजेंटों को तैनात करना आसान नहीं हो रहा है, क्योंकि एजेंट जितना अधिक कार्य के करीब आता है, उतना ही अधिक उसे सीमाएं, साक्ष्य, अनुमोदन, ऑडिट और मालिकों की आवश्यकता होती है। परिणाम कठिन है, और यह कठिन रहता है। तो एजेंटों को अन्वेषण करने दें, और उन्हें अपनी टीमों को काम सीखने में मदद करने दें – फिर प्रत्येक मार्ग को रेल्स पर ले जाएं जब तक यह बदलता नहीं है। एजेंटों को फैशनेबल होने के कारण उच्च-मात्रा वाले स्थिर काम को संभावित लूप के अंदर न छोड़ें।

परिणाम से शासन करें

मैप और रेल्स के साथ, एक प्रश्न शेष रहता है trước कि एक एजेंट वास्तविक काम को छूता है: उसे क्या करने की अनुमति दी जानी चाहिए? उद्योग की आदत प्लंबिंग शब्दों में उत्तर देने की है – एजेंट “उपकरण का उपयोग करता है” – जैसे कि नीति की जांच, विचलन की गणना, पत्र की तैयारी, चालान की अनुमोदन, और इसका भुगतान करना एक ही प्रकार का काम है। वे नहीं हैं। एक मॉडल जो नीति की जांच करता है वह एक मॉडल से अलग है जो दावे को अस्वीकार करता है। एक मॉडल जो राशि की गणना करता है वह एक मॉडल से अलग है जो इसका भुगतान करता है। जानकारी पढ़ना, स्थिति लेना, कार्रवाई तैयार करना, रिकॉर्ड बदलना और पैसा चलाना विभिन्न प्रकार के काम हैं, और अंतर परिणाम है: यह कंपनी को क्या खर्च करता है जब कदम गलत है।

शासन को उस ग्रेडिएंट का पालन करना चाहिए, न कि प्लंबिंग का। जो काम केवल पढ़ता है उसे एक्सेस नियंत्रण की आवश्यकता है। जो काम सिफारिश करता है उसे एक मानव की आवश्यकता होती है जो वास्तव में निर्णय लेता है। जो काम रिकॉर्ड को बदलता है उसे अनुमति, ऑडिट ट्रेल, इसे उलटने का तरीका और एक नामित मालिक की आवश्यकता होती है। जो काम पैसा चलाता है उसे इसकी आवश्यकता होती है, साथ ही यह गारंटी भी कि एक आधा पूरा परिवर्तन कंपनी को एक ऐसी स्थिति में नहीं छोड़ सकता है जो बस गलत है। परिणाम से शासन करें और एआई के सुरक्षित उपयोग खुले तेजी से; सब कुछ एक ही तरह से शासन करें, और आप या तो लकवा या एक घटना प्राप्त करें।

काम के प्रवाह से विश्वास कमाया जाता है

यह ग्रेडिएंट विश्वास के विकास के लिए भी है। मैप और रेल्स के साथ, विश्वास मॉडल के बारे में भावना बंद हो जाता है और काम की संपत्ति बन जाता है। एक काम प्रवाह – एक वर्णित व्यवसाय का एक टुकड़ा, भाग एक से गेट के साथ – अनुमति एक कदम एक कदम से कमाता है, उसी ग्रेडिएंट पर चढ़ता है: पहले यह केवल मसौदा तैयार करता है, फिर यह सिफारिश कर सकता है, फिर यह मानव द्वारा अनुमोदित नियमित मामलों के लिए कार्रवाई तैयार कर सकता है और अपवादों को बढ़ा सकता है, और अंत में यह ऑडिट के तहत चलता है, लोग परिणामों को देखते हैं न कि प्रत्येक मामले पर क्लिक करते हैं।

प्रत्येक चरण ऊपर से गेट से साक्ष्य के साथ कमाया जाता है – जांचे गए निर्णय, सुधार, कारण – और प्रत्येक चरण नीचे स्वचालित रूप से तब गिर जाता है जब प्रदर्शन गिर जाता है। एक बेहतर मॉडल कार्रवाई अधिकार नहीं कमाता।

मॉडल को बढ़ावा न दें। काम प्रवाह को बढ़ावा दें।

एक काम प्रवाह से शुरू करें

इसके लिए किसी एंटरप्राइज़-व्यापी कार्यक्रम की आवश्यकता नहीं है, और यह एक के रूप में शुरू नहीं होना चाहिए। एक परिणामी काम प्रवाह चुनें जिसमें वास्तविक मात्रा हो, वास्तविक त्रुटि लागत हो, और एक मालिक है जो इसे ठीक करना चाहता है। उस एक टुकड़े का काम का मैप बनाएं। इसके स्थिर चरणों को रेल्स पर रखें। इसका गेट सेट करें। फिर वर्णन को नौ साधारण प्रश्नों के खिलाफ जांचें:

• व्यवसायिक वस्तुएं क्या हैं जो चल रही हैं?
• प्रत्येक की स्थिति अभी क्या है?
• क्या काम किया जा रहा है?
• क्या निर्णय अगले मार्ग को चुनता है?
• क्या होता है जब यह अनुमोदित है?
• एजेंट क्या उपयोग कर सकता है?
• क्या स्वचालित रूप से चलता है?
• कौन प्रस्तावित करता है, कौन अनुमोदित करता है, कौन निष्पादित करता है, कौन जिम्मेदार है?
• कुछ गलत होने पर अगले रन से पहले क्या बदल जाता है?

यदि काम के मालिक एक काम प्रवाह के लिए उन नौ का उत्तर दे सकते हैं, तो एक एजेंट सुरक्षित रूप से उसके अंदर काम कर सकता है – प्रस्तावित करें, मान्य किया जाए, और रेल्स को निष्पादित करने दें। यदि वे नहीं कर सकते हैं, तो मॉडल की गुणवत्ता की कोई मात्रा तैनाती को नहीं बचा सकती है।

विफलताएं उतनी ही पहचानने योग्य हैं जितना कि पैटर्न। एक चैटबॉट जिसके पास संवेदनशील प्रणालियों तक पहुंच है लेकिन काम का मैप नहीं है। एक पुनर्प्राप्ति परत जो नीति प्रश्नों का उत्तर देती है लेकिन नीति स्रोत को नहीं दिखा सकती है। एक एजेंट जो काम को अनुमोदित कर सकता है लेकिन अनुमोदन का मालिक नहीं बता सकता है। एक

समीक्षक जो सिफारिश देखता है लेकिन अनुमोदन के परिणाम को नहीं देखता है। एक काम प्रवाह जो स्वायत्तता को बढ़ावा देता है क्योंकि मॉडल में सुधार हुआ, न कि इसलिए कि काम प्रवाह ने विश्वास कमाया। मैप, रेल्स और गेट: यह आर्किटेक्चर है। शेष प्रश्न यह है कि इसे एक काम प्रवाह में कैसे बनाया जाए – और यह भाग तीन है।