01 ਮਾਰਚ 2025·5 ਮਿੰਟ
Anthropic ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਦੀ ਦੌੜ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਨਜ਼ਰੀਆ ਕਿ Anthropic ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, alignment ਤਰੀਕੇ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕੌਣ-ਕਿਉਂ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਨਜ਼ਰੀਆ ਕਿ Anthropic ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, alignment ਤਰੀਕੇ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕੌਣ-ਕਿਉਂ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਵੀਂ ਚੀਜ਼ ਲਈ AI ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦਦੇ—ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਕੰਮ ਦੀ ਚੱਕਰ-ਅਵਧੀ ਘਟੇ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਰੇ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਟ ਹੋ ਸਕਣ ਬਿਨਾਂ ਨਵੇਂ ਜੋਖਮ ਜੋੜੇ। Anthropic ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਾ “frontier AI” ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਅਧੁਨਿਕ ਸਰਵ-ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ (ਅਕਸਰ frontier ਮਾਡਲ ਕਹੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ) ਜੋ ਵਿਭਿੰਨ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਟਾਸਕ ਨਿਭਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਵਾਹ-ਵਾ-ਸੀਧਾ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਰਵੱਈਆ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਂਡਰ ਨੁਕਸਨਦਾਇਕ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਰੋਕਣ, ਦੁਰੁਪਯੋਗ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਦਬਾਅ (ਐਜ ਕੇਸ, ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰੰਪਟ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇ) ਹੇਠਾਂ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਵਰਤਾਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ, ਇਹ ਫਿਲਾਸਫੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ—ਇਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹੈ: ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ AI ਸਪੋਰਟ, HR, ਫਾਇਨੈਂਸ ਜਾਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਛੂਹਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਚਾਨਕ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਘੱਟ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਲਗਾਤਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ, ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਇਨਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਵਰਤਾਰਾ, ਅਤੇ ਉਹ ਜਵਾਬ ਜੋ ਸਰੋਤ, ਗਣਨਾ ਜਾਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਮੰਗਣ 'ਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿਣ।
Alignment ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਵਰਤਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੀਮਾਵਾਂ (ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਨੀਤੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ) ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਸੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਠਾ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖ਼ਤਰੇ ਪੈਦਾ ਕਰੇ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਕਾਰਗਰ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ—ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਕੋਈ ਮਾਡਲ “ਬਿਲਕੁਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ” ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਈ ਇਕ ਵੈਂਡਰ ਹਰ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ।
ਅਗਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਆਮ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨ—ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਉਤਪਾਦਨ ਤੇ ਸਕੇਲ-ਅੱਪ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੰਗਤ AI ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ (ਵੇਖੋ ਵੀ /blog/llm-governance)।
Anthropic Claude ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਮਦਦਗਾਰ ਬਣੋ, ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਿਤੀਆਂ—ਜਿਵੇਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਸਲਾਹ ਜਾਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼—ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਹੋਣ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬਣਦੇ ਹੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ; ਬਲਕਿ Anthropic ਇਸਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਕੜੀ ਵਜੋਂ ਉੱਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨੁਕਸਨਦਾਇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਘੱਟ ਹੋਣ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਾਰਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਥਿਰ ਰਹੇ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦ ਯੂਜ਼ਰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨ ਕੀਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜਦ ਪ੍ਰੰਪਟ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਇਕ ਫੀਚਰ ਹੀ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਕਈ ਉਤਪਾਦ-ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਰਸਦੀ ਹੈ:
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਵੈਂਡਰ ਦੋਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ “ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Anthropic-ਸ਼ੈਲੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੋਕਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੋਨ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਦਮ ਜੋੜ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ বনਾਮ ਇਨਕਾਰ (ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵੱਧ “ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ”) ਅਤੇ ਗਤੀ বনਾਮ ਜੋਖਮ (ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਠੋਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਲਚਕੀਲਾਪਨ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਚੋਣ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਲਾਗਤ ਇਕ ਛੁੱਟਿਆ ਜਵਾਬ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਵਾਬ।
ਜਦ ਕੋਈ AI ਮਾਡਲ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਕਰਕੇ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਜਲਦੀ ਸਿੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ “ਕੰਮਯਾਬ” ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਮਿਆਰ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਉਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਚਮਕਣ ਵਾਲੇ ਤੋਂ ਰੋਜ਼ਮਰਾ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋੜਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸਹੀਪਣ: ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਰੋਤ, ਨੀਤੀ ਜਾਂ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ? ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, “ਕਾਫੀ ਨੇੜੇ” ਵੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ, ਵਿੱਤੀ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਹਕ-ਸੰਮੁਖ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ।
ਲਗਾਤਾਰਤਾ: ਮਾਡਲ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਇਨਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਾਰਾ ਕਰੇ। ਜੇ ਦੋ ਗਾਹਕ ਟਿਕਟ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਸਹਾਰਾ ਵੱਧ-ਘਟ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਿਰਤਾ: ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ ਅਪਡੇਟ, ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਏਡਜਸਟਮੈਂਟ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਟਿਊਨਿੰਗ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਇਕ ਵਾਰ ਚੱਲ ਰਹੀ ਵਰਕਫਲੋ ਅਪਡੇਟ ਬਾਅਦ ਵੀ ਵੀਹ ਚੱਲੇਗੀ — ਅਤੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚੇਂਜ ਕੰਟਰੋਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਛੋਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਗੈਰ-ਅਨੁਸਤਾਨਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰੰਪਟ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲੇ ਆਡੀਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਇੱਕਸਾਰ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਦਾ ਮਿਤੀ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਹੋਰ ਕੱਡੇ ਪ੍ਰੰਪਟ, ਸੰਰਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੇਟ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਚੈੱਕ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ:
ਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਇਲੀ ਨਾਲ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਬੁਲੰਦੀ ਨਾਲ—ਪੁਨਰਾਵਰਤੀਯੋਗਤਾ, ਟ੍ਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ।
“Alignment” ਸ਼ਬਦ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਟ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੈ: ਕੀ ਮਾਡਲ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਹੀ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹੇਗਾ ਅਤੇ ਮਦਦ ਕਰਦਿਆਂ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੀਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ aligned ਮਾਡਲ:
ਇਸ ਲਈ Anthropic ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਪਹੁੰਜ ਨੂੰ ਅਕਸਰ “ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ” ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ “ਸਮਾਰਟ” ਹੀ ਨਹੀਂ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ; ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਹਰਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਨਤੀਜੇ। Alignment ਇੱਕ ਏਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ aligned ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ “ਚੰਗਾ” ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਕਦੋਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ, ਕਦੋਂ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮਦਦਗਾਰ ਪਰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ (ਉਦਾਹਰਨ: ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਪਰਾਧ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ) ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਰ ਬੇ-ਮਦਦ (ਉਦਾਹਰਨ: ਆਮ ਅਤੇ ਵੈਧ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੁੱਕਰ ਦੇ ਦੇਣਾ)।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਮੱਧਮਾਰਗ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਮਦਦਗਾਰ ਪੂਰੇ ਜਵਾਬ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦੇ ਹੋਣ।
ਆਮ ਗਾਰਡਰੇਲ ਜੋ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਾਜਬ ਮੰਨਦੇ ਹਨ:
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਹਿਰ ਡੈਮੋ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਸਨੂੰ ਉਸੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤੋਂਗੇ: ਇਕੋ ਇਨਪੁੱਟ, ਇਕੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਕੋ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ।
ਕਈ ਮੈਟਰਿਕ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ; ਕੁਝ ਇਹੋ ਜਿਹੇ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਿੱਧਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ:
ਮਾਡਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੂਚਨਾ ਸਮਝੋ: ਇੱਕੋ ਇਵੈਲ ਸੂਟ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਚਲਾਓ, ਡੇਲਟਾਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰੋਲਆਉਟ ਨੂੰ ਗੇਟ ਕਰੋ (ਸ਼ੈਡੋ ਡਿਪਲੌਇ → ਸੀਮਤ ਟ੍ਰੈਫਿਕ → ਪੂਰਾ ਉਤਪਾਦਨ)। ਵਰਜ਼ਨਬੱਧ ਬੇਸਲਾਈਨ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਸਕੋ ਕਿ ਮੈਟਰਿਕਸ ਕਿਉਂ ਹਿਲਿਆ।
ਆਪਣਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਚਲਾਓ: ਪ੍ਰੰਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਟੂਲ, ਰੀਟਰੀਵਲ, ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮਾਂ ਸਮੇਤ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ “ਮਾਡਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ” ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਟੈਸਟ 'ਚ ਹੀ ਕੈਚ ਕਰੋਂਗੇ।
Anthropic ਦੇ Claude ਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਪਣਾਉਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਰਾਹ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ—ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੋਹ ਹੈ, ਪਰ ਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਚਾਰ ਚਰਨਾਂ 'ਚ ਗੁਜ਼ਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇੱਕ frontier AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜੋ ਅਧੁਨਿਕ ਅਤੇ ਸਰਵ-ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ-ਸੰਬੰਧੀ ਟਾਸਕ ਨਿਭਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਰਿਪੇਖ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਹਮ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਗ੍ਰਾਹਕ ਨਤੀਜੇ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਖਰੀਦਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ “ਚੰਗਾ ਹੋਣਾ”।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ “ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ” ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਆਉਟਪੁਟਾਂ ਅਤੇ ਦੁਰੁਪਯੋਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ (ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਯਾਂ, ਵਿਰੋਧੀ ਇਨਪੁਟ) ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੇਸ਼ਗੀਹਾਂ ਰਹਿਤ ਵਰਤਾਰਾ ਦੇਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਵਿਅਵਹਾਰਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਨਾਲ ਸਪੋਰਟ, HR, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਕੱਪਲਾਇੰਸ ਵਰਗੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਝਟਕੇ ਘੱਟ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਸੰਘਣੀ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਉਹ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦਕ ਜੀਵਨਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਵੈਲ ਸੂਟ, ਗ੍ਰਾਊੰਡਿੰਗ ਚੈੱਕ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ RAG ਨਾਲ) ਅਤੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ—ਜਦ ਮਾਡਲ ਤੱਥ, ਹਵਾਲੇ, ਨੰਬਰ ਜਾਂ ਨੀਤੀਆਂ ਰਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ—ਆਡੀਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਹਕ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ paida ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ alignment ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਉਦਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਤਰ ਕੀਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹੇ। ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ aligned ਮਾਡਲ:
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ Anthropic ਵਰਗੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਸੇਫ ਅਤੇ ਹਲਪਫੁਲ” ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ “ਸਮਾਰਟ” ਹੀ ਨਹੀਂ।
ਅਸਲ ਇਵੈਲੂਏਸ਼ਨ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਗੇ:
ਅਮਲਕਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਰੋਲਆਉਟ ਚਾਰ ਮੰਜਿਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਖਰੀਦਦਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਖਰੀਦਦਾਰ ਇਹ ਵੀ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ: ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਲਈ ਟਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ/ਸਟੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਰਿਕਾਰਡ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ? ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਟ ਅਤੇ ਐਟ-ਰੇਸਟ ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ? “ਮੈਮੋਰੀ” ਜਾਂ ਸਗੇConversation ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ?
ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੀਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ, ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਤੀਜੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾਰ ਨਹੀਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਇਕੱਲਾ ਹੀ ਨੈਰਣ ਕਰੇ।
ਉੱਚ-ਫਿਟ ਯੂਜ਼ ਕੇਸਾਂ:
ਘਟੀਆ-ਫਿਟ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ (ਅਗਰ ਭਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ):
ਅਧਿਕਤਮ ਟੀਸੀਓ (ਟੋਟਲ ਚਾਰਜ ਆਫ਼ ਓਨਰਸ਼ਿਪ) ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਤੀ-ਟੋਕਨ ਲਾਗਤ। ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮِل ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਬਜਟ ਨਿਰਧਾਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ “ਪੂਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟਾਸਕ” (ਜਿਵੇਂ ਟਿਕਟ ਨਿਪਟਾਰਾ) ਪ੍ਰਤੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਮਾਪੋ।
ਸਹੀ ਪਸੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਇਹ ਸਰਲ, ਮਾਪਯੋਗ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਗੇਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੈਮੋ-ਸਟੇਜ ਤੋਂ ਕਾਰਗਰ ਨਿਭਾਉਣ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਉਲਟ-ਯੋਗ ਕਾਰਜਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਈਮੇਲ ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਨੋਲਿਜ਼ ਬੇਸ Q&A) ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨੁਕਸਾਂਮਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਨਸਿਡੈਂਟ ਰਿਸਪਾਂਸ ਲਈ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਸਪਸ਼ਟ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਾਥ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਹੋਣ।
ਖਤਰੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਪਾਬੰਧ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕਠੋਰ ਸਰਚਿਤ ਫੀਲਡ ਵਰਗੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਰਤੋ।