Her ne kadar insanlar yapay zekanın iş yerindeki etkisinden bahsetse de genel yapay zeka ve makine öğrenimi endüstrisi hâlâ olgunlaşıyor.
Üretken yapay zeka, kuruluşların veri oluşturma, paylaşma ve depolama şeklini değiştirecek ve işbirliğine ilişkin anlatıyı değiştirecek. Docker CEO’su Scott Johnston geçen sonbaharda JFrog’un SwampUp 2024 etkinliğinde izleyicilere anlattı.
Ancak yazılım ve uygulama geliştirme şirket içine taşındığında şirketlerin DevOps ve DevSecOps’u eklemesi gibi, kuruluşların da yapay zeka gelişiminin güvenliğini sağlamak için benzer bir yaklaşım izlemesi gerekiyor. Bu, MLOps ve MLSecOps’un yükselişine yol açtı.
MLOps, geliştirme ve operasyonlar arasındaki boşluğu doldururken makine öğrenimi yaşam döngüsünü yöneten bir dizi uygulamadır. Google. MLOps olmadan, makine öğrenimi veya yapay zekaya dayanan herhangi bir uygulamada hatalarda artış, verimlilikte azalma ve çeşitli ekipler arasında etkili bir şekilde işbirliği yapamama görülebilir.
MLSecOps, güvenlik ve gizlilik uygulamalarını makine öğrenimi geliştirme sürecine dahil eder. Makine öğrenimi ve yapay zeka süreçlerinin yönetişim, düzenleme ve uyumluluk standartlarını karşılayabilmesini sağlamada hayati bir rol oynar.
Yapay zeka, özellikle üretken yapay zeka uygulamaları geliştiren kuruluşların, model oluştururken MLOps ve MLSecOps’u devreye alması gerekiyor. Yuval Fernbach, JFrog’da MLOps Başkan Yardımcısı ve CTO’su.
SwampUp’taki bir konuşma sırasında Fernbach, “MLOps, DevOps’un bir alt kategorisidir ve şirketlerin DevOps süreçlerinin makine öğrenimi hatlarını nasıl kapsayabileceğini düşünmeleri gerekir” dedi.
Kuruluşların neden MLOps ve MLSecOps’a ihtiyacı var?
Üretimde makine öğrenimi çalıştıran veya herhangi bir türde yapay zekaya güvenen şirketlerin, bu teknolojileri en iyi şekilde nasıl güvence altına alabileceklerini düşünmeleri gerekir. Ancak şu anda çok az kuruluş MLOps kullanıyor.
Fernbach, “Teknoloji açısından henüz emekleme aşamasında, ancak MLOps’u dağıtmak, şirketlerin kendi organizasyonlarında ML’nin etkisini elde etmesinin tek yoludur” dedi.
Bunun nedeni uygulamalarda makine öğrenimi ve yapay zeka oluşturma sürecinin karmaşık olmasıdır.
ML uygulamaları karmaşık bileşenlere sahiptir. Örneğin, ML modelleri yoğun veri hazırlığı gerektirecek kaliteli verilere bağlıdır. ML’nin ayrıca model eğitimine, izlemeye ve ayarlamaya ihtiyacı vardır. ML ve AI uygulamaları, veri bilimcileri, mühendisler, bulut geliştiricileri ve güvenlik ekipleri arasındaki işbirliğine dayanır.
Makine öğrenimi modelinin eğitiminde birçok nüans vardır ve eğer yanlışlıklar varsa bu durum kuruluşun başına gelebilir. Dilip Bachwani, CTO Qualys’te QSC2024’teki bir sohbette buna dikkat çekildi Ekim ayında.
Bir örnekte, Air Canada’nın sohbet robotu, yapay zeka halüsinasyonu yoluyla bir yolcuya geri ödemeler hakkında yanlış bilgi verdi, ancak havayolu sorumlu tutuldu Çünkü mahkeme kararına göre modele sağlanan bilgilerden o sorumluydu.
Bachwani, “LLM’lerinizi konuşlandırmadan önce etrafına korkuluklar koymalısınız” dedi.
Yapay zeka sisteminde görünürlüğe sahip olmak da bir zorunluluktur çünkü bu olmazsa kuruluş, yapay zeka modellerinin ürettiği şeyler üzerindeki kontrolü kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır. Şirketin farklı alanlarındaki herkes gözetimsiz olarak veri ekliyorsa, güvenlik açıkları ve risklerle dolu bir sistem kuruyorsunuz demektir.
MLOps ve MLSecOps, korkuluk görevi görmektedir ve DevOps ekipleriyle birlikte çalışmalıdırlar.
“Model oluşturma şeklinizde ortak bir nokta var [and deploying] modeller ve bunu ayrı ayrı değil, daha birleşik bir şekilde düşünmemiz gerekiyor” dedi Bachwani.
Geliştiricilerin, yazılım yayına girmeden önce güvenlik kontrolleri yapması ve güvenlik kapılarını araştırması gerektiği gibi, makine öğrenimi mühendislerinin de aynı tür adımları atması gerekir. Bu kontroller başka bir gerçeğin farkına varılmasına yol açabilir.
“Bazı durumlarda daha geleneksel makine öğrenimine, yani derin öğrenmeye gitmeniz gerektiğini fark edebilirsiniz. Ve Yüksek Lisans ihtiyaçlarınıza cevap olmayabilir” dedi Bachwani.
Kuruluşlar muhtemelen geleneksel makine öğrenimi ile üretken yapay zekanın bir karışımına sahip olacak ve sonunda bundan sonra ne gelecekse eklenecek. Buradaki zorluk sadece teknolojiyi benimsemek değil, aynı zamanda kullanılan modellerin güvenli olmasını ve yeni riskler eklememesini sağlamaktır.
MLOps ve MLSecOps’un dağıtılması, mühendislerin ve güvenlik ekiplerinin, kuruluş içindeki kullanım örnekleri için özel olarak tasarlanmış modelleri eğitmek ve modelleri güvenlik açıklarından uzak tutmak için gerekli yönetimi sağlamak üzere birlikte çalışmasına olanak tanıyacak.