Equilibrando a inovação e a segurança
Há tanta promessa incrível na IA agora, mas também um perigo incrível. Usuários e empresas precisam confiar que o sonho da IA não se tornará um pesadelo de segurança. Como observei, muitas vezes lentamos a segurança na pressa de inovar. Não podemos fazer isso com a IA. O custo de errar é colossalmente alto.
A boa notícia é que as soluções práticas estão surgindo. O modelo de permissões da OSO para IA é uma dessas soluções, transformando a teoria do “menos privilégio” em realidade acionável para os aplicativos LLM. Ao assar autorização no DNA dos sistemas de IA, podemos impedir muitos dos piores cenários, como uma IA que serve alegremente dados de clientes privados a um estranho.
Claro, o OSO não é o único jogador. As peças do quebra -cabeça vêm do ecossistema mais amplo, das bibliotecas de Langchain a Guardrail e LLM Security Testing. Os desenvolvedores devem ter uma visão holística: use a higiene imediata, limite os recursos da IA, monitore suas saídas e aplique uma rigidez autorização em dados e ações. A natureza agêntica do LLMS significa que eles sempre terão alguma imprevisibilidade, mas com defesas em camadas, podemos reduzir esse risco a um nível aceitável.
