Les dangers cachés de l’utilisation de l’IA génératrice dans votre entreprise

L’IA, bien que établie comme discipline en informatique pendant plusieurs décennies, est devenue un mot à la mode en 2022 avec l’émergence de AI génératif. Malgré la maturité de l’IA elle-même en tant que discipline scientifique, les modèles de grands langues sont profondément immatures.

Les entrepreneurs, en particulier ceux sans antécédents techniques, sont impatients d’utiliser les LLM et les AIS génératives en tant que catalyseurs de leurs efforts commerciaux. Bien qu’il soit raisonnable de tirer parti des progrès technologiques pour améliorer la performance des processus métier, dans le cas de l’IA, il devrait être fait avec prudence.

De nombreux chefs d’entreprise sont aujourd’hui motivés par le battage médiatique et la pression externe. Des fondateurs de startup qui recherchent un financement aux stratèges d’entreprise qui présentent les programmes d’innovation, l’instinct est d’intégrer les outils d’IA de pointe le plus rapidement possible. La course vers l’intégration surplombe les défauts critiques qui se trouvent sous la surface des systèmes d’IA génératifs.

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1. Les modèles de grande langue et les IA génératifs ont des dysfonctionnements algorithmiques profonds

En termes simples, ils n’ont aucune compréhension réelle de ce qu’ils font, et bien que vous puissiez essayer de les garder sur la bonne voie, ils perdent fréquemment le fil.

Ces systèmes ne pensent pas. Ils prédisent. Chaque phrase produit par un LLM est généré par une estimation probabiliste de jeton par allure basée sur des modèles statistiques dans les données sur lesquelles ils ont été formés. Ils ne connaissent pas la vérité du mensonge, de la logique de l’erreur ou du contexte du bruit. Leurs réponses peuvent sembler autoritaires mais sont complètement fausses – en particulier lors de l’opération en dehors des données de formation familières.

2. Manque de responsabilité

Le développement incrémentiel du logiciel est une approche bien documentée dans laquelle les développeurs peuvent retrouver les exigences et avoir un contrôle total sur l’état actuel.

Cela leur permet d’identifier les causes profondes des bogues logiques et de prendre des mesures correctives tout en maintenant la cohérence dans tout le système. Les LLM se développent progressivement, mais il n’y a aucune idée de ce qui a provoqué l’incrément, de leur dernier statut ou de leur statut actuel.

Moderne génie logiciel est construit sur la transparence et la traçabilité. Chaque fonction, module et dépendance est observable et responsable. Lorsque quelque chose échoue, les journaux, les tests et la documentation guident le développeur vers la résolution. Ce n’est pas vrai pour l’IA générative.

Les poids du modèle LLM sont affinés par des processus opaques qui ressemblent à l’optimisation de la boîte noire. Personne – pas même les développeurs derrière eux – ne peut déterminer la formation spécifique de l’entraînement a provoqué un nouveau comportement. Cela rend le débogage impossible. Cela signifie également que ces modèles peuvent dégrader imprévisiblement ou changer de performances après les cycles de recyclage, sans trace d’audit disponible.

Pour une entreprise en fonction de la précision, de la prévisibilité et conformitéce manque de responsabilité devrait augmenter les drapeaux rouges. Vous ne pouvez pas contrôler la logique interne d’un LLM. Vous ne pouvez que le regarder se transformer.

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3. Attaques de jours zéro

Attaques zéro-jour sont traçables dans les logiciels et les systèmes traditionnels, et les développeurs peuvent corriger la vulnérabilité car ils savent ce qu’ils ont construit et comprennent la procédure défectueuse qui a été exploitée.

Dans les LLM, chaque jour est une journée zéro, et personne peut même en être conscient, car il n’y a aucune idée de l’état du système.

La sécurité dans l’informatique traditionnelle suppose que les menaces peuvent être détectées, diagnostiquées et corrigées. Le vecteur d’attaque peut être nouveau, mais le cadre de réponse existe. Pas avec une AI générative.

Parce qu’il n’y a pas de base de code déterministe derrière la majeure partie de leur logique, il n’y a pas non plus de moyen de déterminer la cause profonde d’un exploit. Vous savez qu’il n’y a qu’un problème lorsqu’il devient visible en production. Et d’ici là, la réputation ou dommages réglementaires peut-être déjà fait.

Compte tenu de ces problèmes importants, les entrepreneurs devraient prendre les mesures d’avertissement suivantes, que je vais énumérer ici:

1. Utilisez des IA génératives en mode bac à sable:

La première et la plus importante étape est que les entrepreneurs devraient utiliser des IA génératives en mode bac à sable et ne jamais les intégrer dans leurs processus métier.

L’intégration signifie ne jamais interfacer les LLM avec vos systèmes internes en utilisant leurs API.

Le terme «intégration» implique la confiance. Vous avez confiance que le composant que vous intégrez fonctionnera de manière cohérente, maintiendra votre logique commerciale et ne corrompra pas le système. Ce niveau de confiance est inapproprié pour les outils d’IA génératifs. Utilisation d’API Tirer les LLM directement dans les bases de données, les opérations ou les canaux de communication n’est pas seulement risqué – il est imprudent. Il crée des ouvertures pour les fuites de données, les erreurs fonctionnelles et les décisions automatisées basées sur des contextes mal interprétés.

Au lieu de cela, traitez les LLM comme des moteurs isolés externes. Utilisez-les dans des environnements de bac à sable où leurs sorties peuvent être évaluées avant que tout humain ou système agisse sur eux.

2. Utilisez la surveillance humaine:

En tant qu’utilitaire Sandbox, attribuez un superviseur humain pour inciter la machine, vérifiez la sortie et remettez-la aux opérations internes. Vous devez empêcher l’interaction machine / machine entre les LLM et vos systèmes internes.

L’automatisation semble efficace – jusqu’à ce que ce ne soit pas. Lorsque les LLMS génèrent des sorties qui vont directement dans d’autres machines ou processus, vous créez des pipelines aveugles. Il n’y a personne à dire: « Cela n’a pas l’air bien. » Sans surveillance humainemême une seule hallucination peut s’efforcer en perte financière, en problèmes juridiques ou en désinformation.

Le modèle humain dans la boucle n’est pas un goulot d’étranglement – c’est une sauvegarde.

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3. Ne donnez jamais vos informations commerciales à des IA génératives et ne supposez pas qu’ils peuvent résoudre vos problèmes commerciaux:

Traitez-les comme des machines stupides et potentiellement dangereuses. Utilisez des experts humains comme ingénieurs d’exigences pour définir l’architecture commerciale et la solution. Ensuite, utilisez un ingénieur rapide pour poser des questions spécifiques aux machines AI sur l’implémentation – fonction par fonction – sans révéler l’objectif global.

Ces outils ne sont pas des conseillers stratégiques. Ils ne comprennent pas le domaine commercial, vos objectifs ou les nuances de l’espace problème. Ce qu’ils génèrent, c’est la correspondance linguistique, et non les solutions fondées sur l’intention.

La logique commerciale doit être définie par les humains, sur la base du but, du contexte et du jugement. Utiliser AI seulement comme un outil Pour soutenir l’exécution, ne pas concevoir la stratégie ou posséder les décisions. Traitez l’IA comme une calculatrice de script – utile dans les parties, mais jamais en charge.

En conclusion, l’IA générative n’est pas encore prête à une intégration profonde dans l’infrastructure commerciale. Ses modèles sont immatures, leur comportement opaque et leurs risques mal compris. Les entrepreneurs doivent rejeter le battage médiatique et adopter une posture défensive. Le coût de l’utilisation abusive n’est pas seulement l’inefficacité – c’est une irréversibilité.