LLM и ИИ-агенты: оценка пользы, прав и ограничений

Кратко

Модель или агент могут помочь в задаче. Сравнивайте простые альтернативы: внедрение само по себе не гарантирует устойчивого преимущества.

Частная вычислительная инфраструктура ИИ в пустой лаборатории
В этой статье

Модель или агент могут помочь в задаче. Сравнивайте простые альтернативы: внедрение само по себе не гарантирует устойчивого преимущества.

Оценить конкретную задачу

Отделите проверочные случаи от подготовки системы. Считайте правильные ответы, ошибки, отсутствие доказательств и человеческую проверку отдельно. Измеряйте затраты, задержки и труд проверки без обобщения на все применения.

Разделить ответ и полномочия

Чтение, предложение и выполнение требуют разных прав. Определите объекты, согласования и остановку. Проверьте отказ, отзыв прав, повтор и восстановление. Намерение не доказывает выполнение.

Уточнить применимый подход

NIST AI RMF помогает управлять риском, но не сертифицирует продукты. Календарь ЕС различает 2 августа 2026 года, 2 декабря 2027 года для высокого риска по приложению III и 2 августа 2028 года для систем, связанных с продуктами приложения I. Уточните роль и переходные положения.

Проверки для сохранения

  • Сравнить с реалистичной базой.
  • Проверить разрешённый доступ.
  • Сохранить версии и ограничения.
  • Продолжить, ограничить или остановить по результатам.

Источники и область применения

Редакционная проверка ·