随着企业对AI服务的需求日益增长，如何确保这些服务的稳健性、可追溯性和合规性成为了亟待解决的问题。本文旨在探讨在AI系统扩展之前嵌入审计轨迹的重要性，以及这一做法如何帮助企业构建更加可靠、透明的AI生态系统。
一、AI服务编排框架的多功能性
AI服务的编排框架在企业中扮演着至关重要的角色。它们不仅定义了应用程序或智能体的执行流程，还使管理员能够管理这些工作流、智能体，并对系统进行审计。随着企业开始扩展其AI服务并将其投入生产，构建一个可管理、可追溯、可审计且稳健的管道变得至关重要。这样的管道能确保智能体按照预期运行，减少潜在的问题和合规风险。
二、审计轨迹与可追溯性的重要性
在AI系统早期阶段嵌入审计轨迹和可追溯性至关重要。这有助于企业理解新AI应用或智能体的潜在风险，并确保它们在部署前达到性能标准。然而，许多组织在初始阶段并未将可追溯性和审计性纳入系统设计考虑。许多AI试点项目最初是作为实验开始的，缺乏编排层或审计轨迹。随着这些项目逐渐成熟并准备投入生产，企业必须面对如何管理众多智能体和应用程序、确保管道稳健性，以及在出现问题时能够迅速定位并解决问题的挑战。
三、数据管理与审计轨迹的融合
在构建AI系统时，企业需要对其数据进行全面的梳理。了解哪些数据可以被AI系统访问，以及哪些数据被用于模型微调，是建立基线以比较长期性能的关键。通过为数据集分配时间戳或版本号来建立数据集版本控制，可以确保实验的可重复性，并清晰地了解模型随时间的变化。这些数据集、模型、使用这些模型的应用程序、授权用户以及基线运行数据都可以被加载到编排或可观测性平台中，为审计轨迹提供基础。
四、选择透明与开放的编排系统
在选择AI编排系统时，企业需要权衡透明度和开放性。虽然一些闭源编排系统具有诸多优势，但开放源代码的平台也可能提供企业所珍视的可见性增强等好处。例如，MLFlow、LangChain和Grafana等开源平台为智能体和模型提供了详细且灵活的指令和监控。企业可以选择通过单个端到端平台（如DataDog）来开发其AI管道，也可以利用AWS等提供的各种互连工具。
此外，企业还需要考虑将智能体和应用程序响应映射到合规工具或负责任AI政策的系统。AWS和Microsoft等服务都提供了跟踪AI工具遵循用户设定的护栏和其他政策程度的功能。
五、审计轨迹与合规性
随着AI系统的扩展和投入生产，确保它们符合法规和行业标准变得至关重要。嵌入审计轨迹可以帮助企业证明其AI系统的合规性，并在监管机构审查时提供必要的证据。此外，审计轨迹还可以帮助企业识别和解决潜在的安全漏洞和隐私风险。
六、结论
在AI系统扩展前嵌入审计轨迹是确保系统稳健性、可追溯性和合规性的关键步骤。通过全面梳理数据、建立数据集版本控制、选择透明和开放的编排系统以及考虑合规性要求，企业可以构建一个更加可靠、透明的AI生态系统。这不仅有助于减少潜在的问题和风险，还可以增强企业对AI技术的信任和依赖。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zai-ai-xi-tong-kuo-zhan-qian-qian-ru-shen-ji-gui-ji-de-bi
