LLM与AI智能体:评估价值、权限和边界

内容摘要

模型或智能体可以辅助具体任务。应与更简单的替代方案比较;部署本身不保证持久优势。

无人实验室中的私有人工智能计算设施
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模型或智能体可以辅助具体任务。应与更简单的替代方案比较;部署本身不保证持久优势。

评估具体任务

将评估案例与系统准备分开。分别统计正确回答、错误、证据缺失与人工复核。衡量成本、延迟与核查工作,不能推广到所有用途。

区分回答与权限

读取、建议和执行需要不同权限。界定对象、审批和停止条件。测试拒绝、权限撤销、重复执行及恢复。表达意图不证明操作已执行。

核对适用框架

NIST AI RMF支持风险管理,并非产品认证。欧盟官方时间表区分2026年8月2日、附件III高风险系统的2027年12月2日,以及与附件I产品相关系统的2028年8月2日。应核对角色和过渡条款。

应保留的核查项

  • 与现实基线比较。
  • 测试获准访问。
  • 保留版本与限制。
  • 依据结果继续、限制或停止。

参考资料与范围

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