論文の概要: Safeguarding AI Agents: Developing and Analyzing Safety Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03793v2
- Date: Fri, 13 Sep 2024 08:14:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 22:28:05.650141
- Title: Safeguarding AI Agents: Developing and Analyzing Safety Architectures
- Title（参考訳）: AIエージェントの保護 - 安全アーキテクチャの開発と分析
- Authors: Ishaan Domkundwar, Mukunda N S, Ishaan Bhola,
- Abstract要約: 本稿では,人間チームと連携するAIシステムにおける安全対策の必要性について論じる。
我々は,AIエージェントシステムにおける安全プロトコルを強化する3つのフレームワークを提案し,評価する。
これらのフレームワークはAIエージェントシステムの安全性とセキュリティを大幅に強化することができると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agents, specifically powered by large language models, have demonstrated exceptional capabilities in various applications where precision and efficacy are necessary. However, these agents come with inherent risks, including the potential for unsafe or biased actions, vulnerability to adversarial attacks, lack of transparency, and tendency to generate hallucinations. As AI agents become more prevalent in critical sectors of the industry, the implementation of effective safety protocols becomes increasingly important. This paper addresses the critical need for safety measures in AI systems, especially ones that collaborate with human teams. We propose and evaluate three frameworks to enhance safety protocols in AI agent systems: an LLM-powered input-output filter, a safety agent integrated within the system, and a hierarchical delegation-based system with embedded safety checks. Our methodology involves implementing these frameworks and testing them against a set of unsafe agentic use cases, providing a comprehensive evaluation of their effectiveness in mitigating risks associated with AI agent deployment. We conclude that these frameworks can significantly strengthen the safety and security of AI agent systems, minimizing potential harmful actions or outputs. Our work contributes to the ongoing effort to create safe and reliable AI applications, particularly in automated operations, and provides a foundation for developing robust guardrails to ensure the responsible use of AI agents in real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに特化して動作するAIエージェントは、精度と有効性が必要なさまざまなアプリケーションにおいて、例外的な能力を発揮している。
しかし、これらのエージェントには、安全でない行動や偏見のない行動の可能性、敵の攻撃に対する脆弱性、透明性の欠如、幻覚を引き起こす傾向など、固有のリスクがある。
AIエージェントが業界の重要なセクターで普及するにつれて、効果的な安全プロトコルの実装がますます重要になっている。
本稿では,AIシステム,特に人間チームと連携するシステムにおいて,安全対策の重要要件について論じる。
本稿では,LLMを用いた入出力フィルタ,システム内に組み込まれた安全エージェント,組込み安全チェックを備えた階層型デリゲートベースシステムという,AIエージェントシステムの安全性プロトコルを強化するための3つのフレームワークを提案し,評価する。
我々の方法論は、これらのフレームワークを実装し、安全でないエージェントのユースケースに対してそれらをテストすることを含み、AIエージェントのデプロイメントに関連するリスクを軽減するためのそれらの効果を包括的に評価する。
これらのフレームワークはAIエージェントシステムの安全性と安全性を大幅に強化し、潜在的有害なアクションやアウトプットを最小限にすることができると結論付けている。
我々の研究は、特に自動化されたオペレーションにおいて、安全で信頼性の高いAIアプリケーションを作成するための継続的な努力に貢献し、現実世界のアプリケーションでAIエージェントの責任を負うことを保証する堅牢なガードレールを開発するための基盤を提供する。
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