5 principais diretrizes de IA: pesos e vieses e NVIDIA NeMo

À medida que a IA se integra cada vez mais às operações comerciais, o impacto das falhas de segurança aumenta. Quase todas as violações relacionadas à IA ocorreram em ambientes sem controles de acesso adequados, o que evidencia os riscos de implementações de IA mal gerenciadas.

As diretrizes de IA abordam essa lacuna definindo limites claros para o uso da IA, apoiando a conformidade regulatória e a responsabilização, e permitindo uma adoção responsável a longo prazo.

Explore como funcionam as proteções de IA, sua arquitetura e contra que tipos de ameaças elas protegem.

Os 5 principais mecanismos de proteção da IA

Observação: a tabela está ordenada alfabeticamente, exceto pelo nosso patrocinador no topo, que inclui seus links.

Comparação de recursos

Guarda-corpos de pesos e vieses

O Weights & Biases Guardrails faz parte da plataforma de observabilidade Weave e foi projetado para equipes que desejam integrar a segurança da IA de forma eficiente aos fluxos de trabalho de monitoramento e avaliação do desempenho do sistema.

Como funciona

Os mecanismos de proteção são implementados como "avaliadores" que encapsulam funções de IA. Esses avaliadores podem ser executados de forma síncrona para bloquear saídas prejudiciais ou de forma assíncrona para permitir o monitoramento contínuo.

Principais características

• Detecção de toxicidade em múltiplas dimensões, como raça, gênero, religião e violência.
• Detecção de informações sensíveis e informações de identificação pessoal usando Microsoft Presidio.
• Detecção de alucinações para resultados enganosos em conteúdo gerado por IA.
• Integração com fluxos de recuperação de dados, chamadas de ferramentas e dados estruturados.
• Suporta controles de acesso e limites configuráveis para reduzir falsos positivos.

Governança e limitações

• O ecossistema continua sendo predominantemente focado em Python, mas a partir de janeiro de 2026, o Weave incluirá exemplos de integração com TypeScript no aplicativo.
• Os monitores são executados em um ambiente gerenciado, que pode não ser adequado para todos os controles de segurança ou modelos de implantação.
  • Na versão autogerenciada, os clientes agora podem adicionar painéis Weave aos espaços de trabalho e referenciar artefatos W&B em rastreamentos Weave (anteriormente disponíveis apenas na Nuvem Dedicada), melhorando a paridade para as necessidades de segurança/implantação autohospedadas.

Figura 1: Esta imagem mostra as diretrizes de pesos e vieses visualizando um rastreamento de conversa do LLM, onde cada chamada do modelo é avaliada por múltiplos avaliadores automatizados (como toxicidade, discurso de ódio, informações pessoais identificáveis e factualidade) para monitorar o comportamento e a segurança da IA em um fluxo de trabalho de agente de suporte.

nexos.ai Guardrails

As diretrizes de segurança do nexos.ai são configuradas centralmente no Painel de Controle do nexos.ai e aplicadas em tempo real em fluxos de trabalho baseados em navegador e interações orientadas por API.

Como funciona

Os mecanismos de proteção filtram as entradas e saídas antes que os dados cheguem aos usuários ou modelos externos, e são aplicados de forma consistente em todos os modelos, tanto os primários quanto os de contingência.

Principais características

• Filtragem de entrada para bloquear informações pessoais identificáveis (PII), termos confidenciais, credenciais e dados comerciais sensíveis antes que as solicitações cheguem a um administrador de sistemas.
• Filtragem de saída para impedir que respostas prejudiciais, ofensivas ou que não estejam em conformidade com as normas sejam exibidas aos usuários.
• Modos de aplicação personalizados, incluindo redação ou bloqueio total de solicitações de alto risco.
• Diretrizes básicas de segurança para toda a empresa, com a possibilidade de adicionar regras mais rigorosas, exceções ou exclusões de modelos por equipe ou caso de uso.
• Políticas unificadas em ferramentas baseadas em chat e fluxos de trabalho de API programáticos.

Governança e limitações

• As diretrizes de segurança da IA são descritas apenas no contexto da plataforma nexos.ai.

Figura 2: Gráfico que mostra o processo de funcionamento das proteções de IA no nexos.ai.

Guarda Lhama

O Llama Guard é um modelo de classificação de segurança de código aberto que pode ser hospedado localmente ou implementado por meio de provedores de nuvem. Ao contrário dos serviços baseados em API, ele opera como um modelo de linguagem que classifica conversas diretamente.

Como funciona

O modelo recebe uma conversa formatada e gera um rótulo de "seguro" ou "inseguro" juntamente com códigos de categoria. Esse design permite sua integração em qualquer ponto do pipeline de implantação de IA, incluindo ambientes de borda.

Principais características

• Detecta 14 categorias, incluindo discurso de ódio, violações de privacidade, conselhos perigosos e desinformação eleitoral.
• Suporta ajustes finos por meio de adaptadores LoRa para riscos específicos de domínio.
• Pode ser implementado localmente para proteger dados sensíveis e dados proprietários.
• Indicado para organizações preocupadas com vazamento de dados e custos relacionados a violações de segurança.

Governança e limitações

• Não há detecção nativa de informações pessoais identificáveis (PII) ou dados sensíveis sem ferramentas adicionais.
• O desempenho pode ser prejudicado para categorias que exigem conhecimento em tempo real.
• Suscetível a técnicas adversárias sem controles de segurança complementares.

Figura 3: Gráfico mostrando as instruções para o exemplo de classificação de prompts e respostas do Llama Guard. ¹

NVIDIA Guarda-corpos NeMo

NVIDIA O NeMo Guardrails é uma estrutura programável projetada para empresas que precisam de controle preciso sobre agentes de IA, conversas com múltiplas interações e fluxos de trabalho críticos.

Como funciona

O sistema introduz múltiplos "trilhos" que operam em diferentes estágios do pipeline de IA, incluindo entrada, saída, diálogo, recuperação e execução. Os desenvolvedores definem o comportamento usando Colang, uma linguagem específica de domínio que impõe controles procedimentais e regras de conversação.

Principais características

• Controle granular sobre o comportamento do modelo e os fluxos de diálogo.
• Suporte integrado para detecção de jailbreak e mitigação imediata de injeções. O NeMo Guardrails v0.20.0 introduziu as seguintes atualizações:
  • Modelos de segurança de conteúdo com capacidade de raciocínio: Suporte para modelos de segurança habilitados para raciocínio (por exemplo, raciocínio de segurança de conteúdo Nemotron), incluindo explicabilidade configurável /think para decisões de segurança.
  • Segurança de conteúdo multilíngue: Detecção automática de idioma com suporte para modelos de segurança multilíngues e mensagens de recusa configuráveis por idioma para respostas localizadas.
  • Detecção de PII: Detecção de PII baseada em GLiNER, abrangendo entidades como nomes, endereços de e-mail, números de telefone, números de segurança social e dados sensíveis semelhantes.
• Projetado para aplicações de IA que precisam estar em conformidade com regulamentações como a Lei de IA da UE.
• Indicado para programas de governança de IA que exigem avaliações de conformidade e supervisão humana.

Governança e limitações

• Na versão mais recente, a configuração de nível superior streaming foi removida. O streaming agora deve ser configurado exclusivamente por meio de rails.output.streaming.enabled, o que exige atualizações nas configurações existentes.
• Requer mais esforço de engenharia e infraestrutura do que ferramentas baseadas em API.
• Os mecanismos de autoverificação dependem dos modelos de IA subjacentes e dos dados de treinamento.
• Maior complexidade operacional em comparação com classificadores sem estado.

Veja o vídeo abaixo para aprender como funcionam os guarda-corpos NeMo.

API de Moderação OpenAI

A API de Moderação OpenAI é um serviço de classificação sem estado, projetado para identificar conteúdo prejudicial em resultados gerados por IA. Ela é comumente usada como base para diretrizes de IA em aplicações de IA generativa construídas com base em grandes modelos de linguagem.

Como funciona

O acesso à API é feito por meio de um endpoint REST. Textos ou imagens são enviados, e o sistema retorna indicadores booleanos e pontuações de probabilidade para cada categoria de segurança. Essas pontuações permitem que as equipes definam sua própria tolerância ao risco, estabelecendo limites em vez de depender de regras fixas.

Principais características

• Detecta um conjunto expandido de categorias de conteúdo prejudicial usando o modelo omni-moderation-latest (baseado em GPT-4o), abrangendo entradas de texto e imagem. Isso expande a cobertura da moderação além das 13 categorias originais de conteúdo prejudicial, como discurso de ódio, violência, conteúdo sexual, automutilação e atividades ilícitas.
• A pontuação baseada em probabilidade permite mecanismos de monitoramento, além do bloqueio rígido.

Governança e limitações

• Não há suporte para ajustes finos ou categorias personalizadas.
• Não detecta informações de identificação pessoal nem exposição de dados sensíveis.
• Mais adequado para casos de uso padrão de IA com requisitos regulatórios limitados e necessidades de implantação rápida.

O que são mecanismos de proteção de IA?

As diretrizes de IA são o conjunto de controles técnicos e processuais que definem como os sistemas de inteligência artificial podem se comportar. Seu papel é manter os modelos de IA, incluindo grandes modelos de linguagem e outras tecnologias generativas de IA , dentro dos limites aceitáveis estabelecidos por organizações, órgãos reguladores e normas sociais.

Em vez de atuarem como um filtro único, as salvaguardas de IA operam ao longo de todo o ciclo de vida da IA, desde os dados de treinamento e o comportamento do modelo até a implantação, o monitoramento e a supervisão humana. Elas são projetadas para reduzir o risco da IA , prevenindo resultados inseguros ou enganosos, protegendo dados sensíveis e garantindo que o uso da IA esteja em conformidade com os requisitos regulatórios e as políticas internas.

Na prática, as diretrizes de IA definem como os sistemas de IA respondem às solicitações do usuário, a quais dados as ferramentas de IA podem acessar e quais ações os agentes de IA têm permissão para executar em fluxos de trabalho críticos.

Como eles funcionam?

As salvaguardas de IA funcionam aplicando controles em múltiplos pontos do ciclo de vida da IA, reconhecendo que os sistemas de IA não se comportam de forma determinística e que a mesma entrada pode nem sempre produzir a mesma saída. Devido a essa variabilidade, as salvaguardas dependem de verificações em camadas, em vez de um único ponto de aplicação. Em linhas gerais, as salvaguardas operam por meio de:

Alinhamento pré-implantação:

• Os dados de treinamento são revisados para reduzir o viés , remover informações sensíveis e garantir a relevância para o caso de uso pretendido.
• Técnicas como o Aprendizado por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF, na sigla em inglês) são usadas para influenciar o comportamento do modelo e alinhar os resultados gerados pela IA com as expectativas humanas e os padrões éticos .
• Os critérios de aceitação definem o que constitui comportamento aceitável e inaceitável antes da implementação da IA.

Aplicação em tempo de execução:

• Os prompts do usuário são inspecionados para detectar injeção de prompts, conteúdo inseguro ou tentativas de burlar restrições.
• Os controles de acesso limitam quais fontes de dados, ferramentas e açõesos agentes de IA podem usar.
• Em fluxos de trabalho que dependem da Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês), as fontes de conhecimento externas são restringidas a conjuntos de dados confiáveis para melhorar a precisão e reduzir resultados enganosos.

Validação pós-geração:

• O conteúdo gerado por IA é verificado quanto a resultados prejudiciais, exposição de dados sensíveis e violações regulatórias.
• Conteúdo sinalizado pode ser bloqueado, corrigido ou encaminhado para supervisão humana.
• Os mecanismos de monitoramento registram decisões e resultados para apoiar auditorias, avaliações de risco e melhoria contínua.

Em conjunto, essas camadas garantem que as salvaguardas funcionem como um sistema adaptativo que evolui conforme o comportamento da IA, os padrões de uso e as ameaças mudam.

Contra que tipo de ameaças as salvaguardas de IA protegem?

As salvaguardas da IA são projetadas para lidar com os riscos que surgem tanto do comportamento técnico dos modelos de IA quanto das formas como os sistemas de IA interagem com os usuários e outros sistemas. As principais ameaças incluem:

Vazamento de dados sensíveis

• Os sistemas de IA podem vazar informações sensíveis por meio de associações contextuais nas respostas, mesmo sem acesso direto aos bancos de dados.
• Mecanismos de proteção limitam a exposição restringindo o acesso aos dados, validando as saídas e atenuando as respostas por meio de mecanismos de recuperação controlados.

Injeção imediata e uso indevido

• Mensagens maliciosas podem tentar burlar as medidas de segurança ou extrair dados confidenciais.
• A validação de entrada e a detecção de anomalias ajudam a identificar e bloquear essas tentativas antes que elas afetem o comportamento da IA.

Dados de treinamento e contaminação do modelo

• Dados de treinamento comprometidos ou entradas de ajuste fino inadequadas podem introduzir vieses ocultos ou comportamentos inseguros.
• Mecanismos de proteção em nível de dados e de modelo reduzem esse risco, validando as fontes e monitorando o comportamento após a implementação.

Interação não aprovada entre agentes

• Agentes de IA que operam de forma autônoma podem trocar informações ou acionar ações fora dos fluxos de trabalho aprovados.
• Mecanismos de proteção e controles de acesso na infraestrutura restringem essas interações e registram a atividade para posterior análise.

Resultados de IA enganosos ou prejudiciais

• Alucinações , discurso de ódio ou conteúdo inseguro podem minar a confiança e causar danos, especialmente em aplicações de IA voltadas para o cliente.

Arquitetura de guarda-corpo

A arquitetura de proteção define como os controles são organizados em sistemas de IA para gerenciar riscos de forma consistente e em escala. Em vez de tratar as proteções como complementos, as organizações as incorporam cada vez mais em um sistema de gerenciamento de IA. Um padrão arquitetônico comum inclui:

Camada de controle de entrada

• Avalia as solicitações do usuário e os dados recebidos.
• Detecta conteúdo inseguro, injeção de código e entradas malformadas.

Camada de modelo e recuperação

• Restringe o comportamento do modelo durante a inferência.
• Fundamenta as respostas da IA usando fontes de conhecimento aprovadas, como pipelines de geração aprimoradas por recuperação.
• Monitora métricas de desempenho e desvios comportamentais.

Camada de validação de saída

• Analisa os resultados gerados por IA em busca de conteúdo prejudicial, resultados enganosos ou informações confidenciais.
• Aplica lógica de redação, bloqueio ou correção.

Camada de coordenação e supervisão

• Orquestra verificações em todas as camadas e aplica os critérios de aceitação.
• Registra as decisões relativas a auditorias e avaliações de conformidade.
• Encaminha casos de alto risco para supervisão humana.

Os tipos de salvaguardas de IA

As salvaguardas de IA podem ser agrupadas de acordo com o ponto de intervenção nos sistemas de IA e os riscos que visam gerenciar. Na prática, as organizações utilizam vários tipos simultaneamente, visto que nenhuma salvaguarda isolada consegue lidar com todos os danos potenciais.

salvaguardas em nível de dados

As salvaguardas em nível de dados concentram-se nas entradas usadas para treinar e operar sistemas de IA. Como os dados de treinamento influenciam fortemente o comportamento do modelo, as fragilidades nessa etapa geralmente se propagam para as etapas subsequentes.

Essas grades de proteção normalmente incluem:

• Análise dos dados de treinamento para remover informações sensíveis e dados de identificação pessoal.
• Aplicar regras de privacidade de dados para impedir que dados confidenciais sejam reutilizados indevidamente.
• Reduzir o viés em conjuntos de dados que podem afetar os resultados gerados por IA.
• Implementar políticas sobre como os dados estruturados e não estruturados podem ser acessados.

Os mecanismos de proteção de dados ajudam a garantir que os modelos de IA utilizem entradas confiáveis, analisando os conjuntos de dados e verificando a qualidade e a adequação dos dados de treinamento.

Guarda-corpos em miniatura

Os mecanismos de proteção de modelos atuam diretamente sobre os modelos de IA e de linguagem durante o treinamento, o ajuste fino e a inferência. Seu objetivo é moldar e monitorar o comportamento do modelo para que as saídas permaneçam dentro dos limites definidos.

Os guarda-corpos mais comuns incluem:

• Técnicas de alinhamento que influenciam a forma como os modelos respondem às solicitações do usuário.
• Métricas de desempenho que monitoram precisão, latência, toxicidade e confiabilidade.
• Detecção de alucinações ou resultados enganosos durante a inferência.
• Monitoramento de desvios comportamentais após a implantação.

As diretrizes de modelagem são especialmente importantes para modelos de linguagem de grande porte , onde a mesma entrada pode produzir saídas diferentes dependendo do contexto. Ao observar continuamente o comportamento do modelo, as organizações podem identificar riscos emergentes precocemente e ajustar os controles antes que os problemas afetem os usuários.

Diretrizes de segurança em nível de aplicação

Os mecanismos de proteção de aplicativos regulamentam como os aplicativos de IA interagem com os usuários e os sistemas subsequentes. Esses controles ficam entre os modelos de IA e o uso no mundo real.

Geralmente envolvem:

• Filtrar o conteúdo gerado por IA antes de ser entregue aos usuários.
• Validar as solicitações do usuário para evitar uso indevido ou conteúdo inseguro.
• Aplicar regras de negócio específicas para um caso de uso ou fluxo de trabalho.
• Lidar com conteúdo sinalizado por meio de bloqueio, redação ou escalonamento.

As diretrizes de segurança de aplicativos são particularmente relevantes em ferramentas de IA voltadas para o cliente, onde resultados inseguros ou enganosos podem afetar rapidamente a confiança.

guarda-corpos de infraestrutura

As salvaguardas de infraestrutura fornecem a base técnica que suporta a implantação segura de IA. Em vez de se concentrarem no conteúdo, elas gerenciam como os sistemas de IA funcionam e quem pode acessá-los.

As principais medidas de proteção da infraestrutura incluem:

• Controles de acesso que definem quem pode usar os serviços de IA e sob quais condições.
• Autenticação e autorização para agentes de IA e APIs.
• Criptografia e armazenamento seguro para informações sensíveis.
• Mecanismos de registro e monitoramento que dão suporte a auditorias e investigações.

As proteções de infraestrutura ajudam a prevenir o acesso não autorizado, reduzir o vazamento de dados e proteger o desempenho do sistema. Elas também são essenciais para atender aos requisitos regulatórios relacionados à segurança e à proteção de dados.

Diretrizes de governança

As diretrizes de governança conectam os controles técnicos à supervisão organizacional. Elas garantem que o uso da IA esteja alinhado com as políticas internas, a tolerância ao risco e as estruturas de conformidade externas.

Essas proteções geralmente incluem:

• Definição de funções e responsabilidades dentro de um sistema de gestão de IA.
• Documentação e trilhas de auditoria para decisões de implementação de IA.
• Avaliações de risco que identificam possíveis danos antes da implementação.
• Alinhamento com os princípios e regulamentações de IA responsável, como a Lei de IA da UE.

As diretrizes de governança não substituem os controles técnicos, mas garantem consistência e responsabilidade entre equipes, modelos e aplicações de IA.

casos de uso de proteções de IA

Segurança cibernética

As salvaguardas de IA desempenham um papel central na proteção de sistemas de IA contra riscos de segurança que os controles tradicionais não foram projetados para lidar. Como os agentes de IA geralmente operam com privilégios elevados e interagem com vários serviços, as falhas podem se propagar em cascata.

Em contextos de cibersegurança , as salvaguardas são utilizadas para:

• Impeça que sistemas de IA vazem dados sensíveis por meio de respostas ou inferência contextual.
• Implemente controles de acesso que limitem com quais serviços de IA e fontes de dados os agentes podem interagir.
• Detectar comportamentos incomuns, como padrões inesperados de acesso a dados ou atividade entre agentes.
• Integrar mecanismos de registro e monitoramento às operações de segurança existentes.

Quando a IA é incorporada em ambientes sensíveis à segurança, as salvaguardas ajudam a reduzir as superfícies de ataque específicas da IA e permitem uma detecção e resposta mais rápidas. Isso é especialmente importante à medida que os custos das violações de segurança continuam a aumentar e os atacantes visam cada vez mais os sistemas de IA diretamente.

Proteção de conteúdo

Os riscos relacionados ao conteúdo estão entre as falhas mais visíveis da IA generativa. Mecanismos de proteção são comumente usados para gerenciar como o conteúdo gerado por IA é criado e distribuído.

As medidas de proteção de conteúdo geralmente incluem:

• Filtros para discurso de ódio, assédio e outras publicações prejudiciais.
• Detecção de informações sensíveis, como e-mails , números de contas ou dados médicos.
• Regras de validação que identificam resultados enganosos ou afirmações sem fundamento.
• Tratamento de conteúdo sinalizado por meio de bloqueio, redação ou revisão humana.

Fluxos de trabalho

Muitas organizações dependem da IA para a automação inteligente em fluxos de trabalho críticos. Nesses ambientes, a confiabilidade e a previsibilidade são tão importantes quanto a velocidade. Essa abordagem permite que os sistemas de IA auxiliem na tomada de decisões sem comprometer a confiança ou o controle.

Os mecanismos de proteção (guardrails) auxiliam fluxos de trabalho confiáveis por meio de:

• Garantir que os resultados gerados por IA permaneçam dentro dos limites operacionais definidos.
• Impedir que agentes de IA tomem ações que entrem em conflito com as regras de negócio.
• Detecção de falsos positivos que podem prejudicar decisões automatizadas.
• Manter um comportamento consistente mesmo quando as instruções do usuário variam.

Testes de intrusão e segurança de IA de ponta: como os principais laboratórios testam modelos sob condições extremas antes da implementação.

À medida que as salvaguardas da IA amadurecem nos níveis de aplicação e infraestrutura, os laboratórios de IA de ponta dependem cada vez mais de testes de intrusão (red teaming) para identificar riscos que regras estáticas e classificadores não conseguem detectar.

O que é um teste de intrusão com IA (IA Red Teaming)?

O termo "red teaming" em IA refere-se à avaliação adversária de modelos e fluxos de trabalho habilitados por IA em múltiplos domínios de risco, incluindo cibersegurança, biossegurança, desinformação, privacidade e manipulação. Em vez de testar se um modelo segue regras predefinidas, as equipes vermelhas investigam se ele pode:

• Pode ser manipulado por meio de injeção imediata ou instruções indiretas.
• Gerar resultados prejudiciais ou enganosos, apesar das medidas de segurança.
• Fornecer orientação operacional em áreas sensíveis.
• Aumenta o risco quando combinado com ferramentas, sistemas de recuperação ou fluxos de trabalho com agentes.

Ao contrário da moderação automatizada isoladamente, o teste de intrusão (red teaming) enfatiza a descoberta de capacidades, questionando não apenas "Esta saída é permitida?" , mas também "O que este modelo poderia permitir se fosse usado indevidamente?".

Como os laboratórios de IA de ponta usam o teste de intrusão (red teaming) para melhorar a segurança.

Os desenvolvedores de IA de ponta estão cada vez mais tratando os testes de intrusão (red teaming) como infraestrutura de segurança essencial, em vez de uma atividade pontual antes do lançamento. As abordagens recentes compartilham vários elementos em comum:

• Testes contínuos e adaptativos: em vez de testar modelos apenas com base em estímulos estáticos, os laboratórios os avaliam cada vez mais contra adversários adaptativos que aprendem com falhas anteriores. Isso reflete a dinâmica de ataques no mundo real, onde agentes maliciosos ajustam suas táticas para contornar as defesas.
• Conhecimento especializado em áreas específicas: O Red Teaming agora envolve especialistas externos em áreas como cibersegurança, biologia, persuasão e políticas públicas. Isso ajuda a descobrir riscos que são invisíveis para avaliações de propósito geral ou benchmarks automatizados.
• Avaliação com foco em ferramentas e agentes: As técnicas modernas de Red Teaming examinam os modelos não apenas isoladamente, mas também como parte de agentes de IA capazes de acionar ferramentas, recuperar documentos e executar ações. Isso é crucial, visto que muitos riscos de alto impacto emergem somente quando os modelos são incorporados em fluxos de trabalho com permissões elevadas.
• Limiares de capacidade e escalonamento: Em vez de assumir que todos os riscos são iguais, alguns laboratórios definem limiares de capacidade que acionam salvaguardas mais robustas à medida que os modelos melhoram. Isso permite que as medidas de segurança sejam escaláveis com o poder do modelo, em vez de depender de controles estáticos.

Exemplos de laboratórios de IA de ponta

• Anthropic utiliza uma Equipe Vermelha de Fronteira dedicada para avaliar riscos relevantes à segurança nacional em áreas como cibersegurança e biossegurança. Seu trabalho se concentra em identificar sinais de alerta precoce de crescimento perigoso de capacidades e definir limites de segurança que exigem controles mais rigorosos antes da implantação. ²
• A empresa OpenAI estabeleceu uma Rede Externa de Red Teaming que reúne especialistas de diversas áreas para avaliar modelos ao longo do ciclo de desenvolvimento. Essa abordagem enfatiza o feedback contínuo, a diversidade de perspectivas e a descoberta de riscos no mundo real, além dos testes internos. ³
• Google A DeepMind aplica testes de intrusão automatizados em larga escala para submeter modelos como o Gemini a ameaças em constante evolução, como a injeção indireta de prompts. Ao combinar ataques adaptativos com o fortalecimento do modelo, a DeepMind concentra-se na redução de classes inteiras de vulnerabilidades, em vez de depender de filtros superficiais. ⁴

Benefícios das proteções da IA

As diretrizes de IA proporcionam benefícios mensuráveis quando implementadas com objetivos claros e monitoramento contínuo.

Proteção de dados sensíveis

Mecanismos de proteção reduzem a probabilidade de que sistemas de IA vazem informações sensíveis por meio de resultados ou associações indiretas. Isso é fundamental para manter a privacidade dos dados e a conformidade com as regulamentações.

Experiência do usuário aprimorada

Ao reduzir resultados enganosos e alucinações, os mecanismos de controle ajudam a garantir que as respostas da IA sejam precisas e contextualmente relevantes. Isso leva a interações mais confiáveis e maior confiança do usuário nas ferramentas de IA.

Menor risco operacional e legal

Controles proativos podem prevenir incidentes que levam a responsabilidades legais ou penalidades regulatórias. Organizações com controles de segurança específicos para IA estão em melhor posição para limitar os custos de violações de segurança.

Governança escalável

Os controles automatizados reduzem a dependência da revisão manual, ao mesmo tempo que mantêm a responsabilização. As diretrizes fornecem sinais mensuráveis de que os sistemas de IA estão operando dentro dos limites definidos.

Desafios das diretrizes de IA

A implementação de diretrizes de IA introduz desafios que exigem atenção e ajustes contínuos.

Definir critérios de aceitação mensuráveis

• Traduzir objetivos abstratos, como justiça ou segurança, em regras aplicáveis é difícil.
• Critérios mal definidos podem levar a uma aplicação inconsistente dos mesmos.

Gerenciando falsos positivos

• Restrições excessivamente rígidas podem impedir o uso legítimo ou degradar o desempenho do sistema.
• É necessário um ajuste contínuo para equilibrar segurança e usabilidade.

Acompanhando as ameaças emergentes

• O cenário de ameaças para sistemas de IA evolui rapidamente, incluindo novas formas de injeção imediata e manipulação de modelos.
• As organizações devem manter-se informadas e atualizar proativamente os controles.

Complexidade operacional

• É necessário manter diretrizes de segurança em todos os modelos, aplicações e infraestruturas.
• Isso requer coordenação entre equipes técnicas, funções de conformidade e partes interessadas.

Limitações da automação

• Nem todos os danos potenciais podem ser identificados automaticamente.
• A supervisão humana continua sendo essencial para casos extremos e julgamentos contextuais.

Perguntas frequentes

Links de referência

1.

Llama Guard: LLM-based Input-Output Safeguard for Human-AI Conversations | Research - AI at Meta

2.

Progress from our Frontier Red Team \ Anthropic

3.

OpenAI Red Teaming Network | OpenAI

4.

Advancing Gemini's security safeguards — Google DeepMind

Security & Privacy Research team

Sıla Ermut

Analista do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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