Novi okviri in metode sledenja spreminjajo razvoj ter varnostno ocenjevanje umetne inteligence
Razvoj umetne inteligence prehaja v novo fazo, kjer poudarek ni več zgolj na kompleksnosti, temveč na ponovljivosti in transparentnosti delovanja. Raziskovalca Alexander in Jacob Roman sta predstavila ogrodje Orchestral AI, ki kot alternatovo uveljavljenim sistemom, kot je LangChain, ponuja sinhroni model izvajanja. Ta pristop je ključen za znanstveno raziskovanje, saj omogoča deterministično izvajanje kode in lažje odpravljanje napak, kar je pri asinhronih sistemih pogosto oteženo. Vzporedno s tem se spreminja tudi paradigma dokumentiranja sistemov umetne inteligence. Namesto statične kode postajajo sledi (traces) primarni vir resnice, saj zajemajo dejansko zaporedje operacij in odločitev, ki jih model sprejme med delovanjem. To je ključnega pomena za varnostne inženirje, ki se pri ocenjevanju tveganj vedno bolj zanašajo na modeliranje logike asistentov in analizo kontekstualnega spomina, namesto na tradicionalno iskanje tehničnih ranljivosti v kodi. Strokovnjaki na področju kibernetske varnosti poudarjajo, da razumevanje vedenja umetne inteligence zahteva nove metodologije, vključno z iterativnim vedenjskim sondiranjem. Ker se odločanje seli v čas izvajanja znotraj samih modelov, postaja transparentnost procesov, ki jo zagotavljajo orodja, kot je Orchestral AI, nujna za zagotavljanje varnosti in integritete prihodnjih avtonomnih agentov.