Loihteen AI-agentteja käsitelleessä webinaarissa, nousi esille erittäin ajankohtainen ja tärkeä kysymys: Voiko AI-agentin tuottamaan tulokseen luottaa? Tämä kysymys on keskeinen, kun mietitään tekoälyn roolia automatisoiduissa järjestelmissä, ja sen taustalla on luonnollinen huoli siitä, miten varmistaa tekoälyn tuottamien tulosten paikkansapitävyys ja luotettavuus. Otetaanpa siis katsaus tekoälyagentin käytön luotettavuuteen ja riskeihin.
Tekoälymallien, kuten ChatGPT:n, tuottama sisältö perustuu tilastolliseen ennustamiseen, mikä voi joskus johtaa ns. hallusinaatioihin, eli "fiktiivisten" tai virheellisten vastausten tuottamiseen. Tämä on osa suurten kielimallien toimintaa, mutta se ei tarkoita, että luotettavuudesta pitäisi tinkiä.
Webinaarissa keskusteltiin erilaisista menetelmistä, joilla näitä hallusinaatioita voidaan vähentää. Yksi näistä on RAG-menetelmä (retrieval-augmented generation), jossa ennen kielimallin käyttöä tietoa haetaan esimerkiksi asiakkaan omista tietokannoista ja liitetään osaksi kyselyä. Tämä menetelmä varmistaa, että agentti perustaa vastauksensa ajankohtaiseen ja luotettavaan tietoon, mikä pienentää riskiä huomattavasti. Loihteen Dokumenttiagentti on yksi esimerkki tällaisesta toteutuksesta.
Vaikka tekoäly voi toimia tehokkaasti monissa tehtävissä, on tärkeää muistaa, että ihmisen rooli valvonnassa ja päätöksenteossa on edelleen keskeinen. Webinaarissa korostettiin, että kriittisissä sovelluksissa, kuten terveydenhuollossa tai rahoituksessa, virheiden sietokyky on pienempi. Tällaisissa tapauksissa tekoälyagentin tuottamat tulokset on tarkistettava ja validoitava ennen käyttöönottoa. Tämä vähentää riskiä, että virheellinen tai puutteellinen tieto johtaa vakaviin seurauksiin.
Loihteen tekoälyratkaisuissa testaus ja validointi ovat olennainen osa toteutusta. Tekoälyagenttien toimintaa valvotaan jatkuvasti, ja mahdolliset virhetilanteet tunnistetaan ja korjataan nopeasti. Tämä ei ainoastaan paranna agenttien luotettavuutta, vaan mahdollistaa myös prosessien toistettavuuden ja jatkuvan kehityksen.
Yksi tärkeimmistä asioista, jotka webinaarissa tuotiin esille, on se, että tekoälyagenttipohjainen lähestymistapa ei ole hopealuoti kaikkiin ongelmiin. Tekoäly ei sovi kaikkiin toteutuksiin, ja siksi on olennaista käydä läpi asiakkaan tarpeet, rajoitteet ja mahdollisuudet ennen jokaista projektia. Näin varmistetaan, että ratkaisu on räätälöity, luotettava ja vastaa liiketoiminnan todellisia tarpeita.
Tekoälyagentin tuottamaan tulokseen voi luottaa tietyissä rajoissa, mutta tämä edellyttää huolellista suunnittelua ja jatkuvaa valvontaa. RAG-menetelmän, kattavan testauksen ja ihmisen valvonnan yhdistelmä varmistaa, että agentti toimii luotettavasti ja riskejä voidaan hallita tehokkaasti.
Automaattisesti toimivissa järjestelmissä, joissa tekoälyagentit suorittavat tehtäviä ilman ihmisen väliintuloa, on tärkeää ottaa käyttöön turvamekanismit. Tähänkin liittyy olennaisesti agentin toiminnan perusteellinen testaaminen. Esimerkiksi, ennen kuin agentti otetaan käyttöön tuotantoympäristössä, sitä voidaan ajaa rajoitetussa "sandbox"-tilassa, jossa sen toimet eivät vaikuta oikeaan järjestelmään. Tämä tila mahdollistaa agentin toiminnan testaamisen ja ongelmien havaitsemisen ilman riskiä, että ne aiheuttavat todellisia haittoja. Kattavan testaamisen lisäksi voidaan hyödyntää esimerkiksi poikkeusilmoituksia tai järjestelmiä, jotka tarkkailevat agentin toimintaa ja pysäyttävät sen, jos havaitaan epänormaalia käyttäytymistä. Näin voidaan minimoida riski, että virheellinen tulos johtaa katastrofiin.
Tekoälyagenttien tuottamiin tuloksiin voi luottaa tietyissä rajoissa, mutta vain, jos agentti on huolellisesti suunniteltu, koulutettu ja sitä valvotaan asianmukaisesti. Vaikka tekoäly voi toimia tehokkaasti monissa tehtävissä, on kriittisen tärkeää ymmärtää sen rajoitukset ja varmistaa, että käytössä on mekanismit, jotka estävät ja minimoivat virheellisten tulosten aiheuttamat haitat. Ihmisen rooli valvonnassa ja päätöksenteossa on edelleen keskeinen, erityisesti silloin, kun tekoälyä käytetään automaattisissa järjestelmissä, joissa virheillä voi olla vakavia seurauksia.
Jos tekoälyagenttien luotettavuus ja käyttökohteet kiinnostavat, suosittelen lämpimästi tutustumaan webinaarimme tallenteeseen, jossa käsittelemme näitä aiheita syvällisemmin ja jaamme kokemuksiamme siitä, miten Loihteella rakennamme tekoälyratkaisuja, jotka todella toimivat.