Améliorer la sécurité des agents IA avec InferAct

Dans le monde d'aujourd'hui, on dépend beaucoup des agents alimentés par des modèles de langage (LLM) pour différentes tâches. Ces agents peuvent nous aider dans nos achats en ligne, répondre à nos questions et même nous filer un coup de main pour les tâches ménagères. Mais un gros souci, c'est de s'assurer que ces agents prennent des décisions sûres. Les erreurs commises par ces agents peuvent avoir de graves conséquences, comme des pertes financières ou même des dommages physiques. Du coup, il est super important d'évaluer les actions de ces agents avant qu'ils n'effectuent des tâches critiques, surtout quand les risques sont élevés.

#L'importance de la sécurité dans les agents basés sur LLM

La sécurité est cruciale quand on déploie des agents basés sur LLM dans la vraie vie. Ces agents interagissent avec les utilisateurs et prennent des décisions en fonction des infos qu'ils traitent. Une action incorrecte, comme acheter le mauvais produit en ligne ou mal utiliser un appareil à la maison, peut entraîner des résultats négatifs. Par exemple, un agent de shopping pourrait acheter accidentellement un article cher à cause d'une mauvaise interprétation, ce qui entraînerait une perte monétaire significative. De même, un agent ménager pourrait endommager des appareils ou d'autres objets en prenant des décisions hâtives.

Pour éviter ces résultats nuisibles, on a besoin d'un moyen pour évaluer le raisonnement des agents basés sur LLM de manière proactive. Cela veut dire vérifier leur processus de pensée et leurs actions avant qu'ils ne prennent une décision finale, ce qui permet d'intervenir humainement si nécessaire.

#Présentation d'InferAct

Pour répondre à ces préoccupations de sécurité, une nouvelle approche appelée InferAct a été développée. InferAct utilise les capacités avancées des LLM pour évaluer les actions avant qu'elles ne soient prises. L'objectif est que les agents reconnaissent les erreurs potentielles et alertent les humains pour intervenir avant que des actions irréversibles ne se produisent. Cette approche proactive peut réduire significativement les risques associés à l'utilisation des agents LLM.

#Comment fonctionne InferAct

InferAct s'appuie sur le concept de "théorie de l'esprit". Ça veut dire qu'il aide les agents à comprendre les intentions derrière leurs actions et celles des autres. En inférant les objectifs et les croyances de l'utilisateur, InferAct peut déterminer si l'agent est sur la bonne voie pour accomplir une tâche correctement. Par exemple, si un agent de shopping est censé acheter un produit spécifique mais suggère un autre article à la place, InferAct peut alerter l'utilisateur que quelque chose ne va pas.

InferAct se compose de deux éléments principaux :

1. Unité d'inférence de tâche : Cette partie infère les tâches prévues en fonction des actions effectuées par l'agent. Elle examine ce que l'agent fait et essaie de comprendre la demande originale de l'utilisateur. En analysant les actions en détail, elle peut déterminer si l'agent est susceptible de réussir ou s'il s'écarte de l'objectif de l'utilisateur.

2. Unité de vérification de tâche : Une fois que les tâches potentielles sont inférées, cette unité évalue la performance de l'agent. Elle vérifie si les actions de l'agent correspondent aux tâches inférées. Si l'agent s'écarte du chemin prévu, l'unité demande une intervention humaine.

#Applications réelles et expériences

Pour démontrer l'efficacité d'InferAct, plusieurs expériences ont été menées dans différents scénarios. Cela inclut des achats en ligne, des tâches ménagères et des tâches de réponse à des questions. Les expériences ont révélé qu'InferAct performait mieux que d'autres méthodes en identifiant avec succès quand l'agent était susceptible de commettre une erreur.

#Tâche d'achat en ligne

Dans la tâche d'achat en ligne, les agents étaient responsables de satisfaire les demandes des utilisateurs, comme acheter des produits spécifiques. L'action critique dans ce scénario est de cliquer sur le bouton "Acheter maintenant". Si l'agent se trompe ici, ça peut entraîner des pertes financières inutiles. InferAct a pu évaluer efficacement le raisonnement de l'agent avant que cette action soit prise.

Par exemple, si un utilisateur demandait un article spécifique, comme un banc de maquillage blanc à moins de 100 $, et que l'agent était sur le point d'acheter un autre article, InferAct le signalerait. Il pourrait déterminer que l'agent a mal compris la demande et alerter l'utilisateur pour éviter un achat non voulu.

#Tâche ménagère

Dans les tâches ménagères, les agents devaient effectuer diverses actions, y compris nettoyer ou chauffer des objets. Les enjeux étaient élevés car une mauvaise manipulation des tâches pouvait endommager des objets ou créer des risques pour la sécurité. InferAct a permis des évaluations en temps réel des actions de l'agent, aidant à s'assurer que l'agent avançait vers l'achèvement correct de la tâche. Par exemple, si un agent commençait à chauffer un objet qui ne devrait pas l'être, le système signalerait une intervention humaine.

#Tâche de réponse à des questions

Lors des tâches de réponse à des questions, les agents ont été testés sur leur capacité à extraire des informations précises à partir de sources comme Wikipédia. Ici, appuyer sur le bouton "Terminer la réponse" était l'action cruciale qui pouvait conduire à des réponses incorrectes fournies aux utilisateurs. La capacité d'InferAct à évaluer le raisonnement de l'agent a aidé à identifier les erreurs avant que la réponse finale ne soit donnée.

En utilisant InferAct, les expériences dans tous ces scénarios ont montré une performance supérieure. Les agents étaient mieux à même d'identifier quand ils étaient susceptibles de faire des erreurs et d'engager les utilisateurs pour éviter des résultats négatifs.

#Le rôle du feedback humain

Le feedback humain est un aspect vital d'InferAct. Quand le système identifie une potentielle erreur, il peut faire appel à un humain pour fournir des retours. Ce feedback peut prendre différentes formes, comme des signaux binaires (correct/incorrect) ou des explications détaillées en langage naturel. Il est important que l'inclusion de feedback humain aide les agents à affiner leurs capacités de prise de décision au fil du temps.

Dans les expériences, les agents équipés d'InferAct et de feedback humain ont montré une performance améliorée dans différentes tâches. Plus spécifiquement, les agents sont devenus meilleurs pour comprendre les instructions et les exécuter correctement après avoir reçu des conseils.

#Scénarios à enjeux élevés

En plus des tâches générales, InferAct a également été testé dans des situations à enjeux élevés. Les décisions à enjeux élevés impliquent des conséquences plus importantes et nécessitent une évaluation plus prudente. Par exemple, dans une tâche d'achat en ligne, les achats au-dessus d'un certain seuil de prix étaient considérés comme à enjeux élevés. Les agents devaient être particulièrement prudents dans ces scénarios pour éviter des erreurs coûteuses.

Lors de tests dans de telles tâches à enjeux élevés, InferAct s'est avéré efficace. Il a minimisé non seulement la probabilité de commettre des erreurs, mais aussi les coûts potentiels associés. Cette capacité rend InferAct particulièrement précieux dans des applications réelles où la sécurité et la précision sont essentielles.

#Conclusion

Le développement d'InferAct représente un pas important vers la garantie d'un déploiement sûr des agents basés sur LLM dans diverses applications. En évaluant de manière proactive les processus de raisonnement et en permettant un Retour humain, InferAct améliore la sécurité et l'efficacité de ces agents.

Alors que la technologie LLM continue d'évoluer, des approches comme InferAct seront cruciales pour s'assurer que les agents fonctionnent de manière fiable et ne mènent pas à des résultats négatifs. Les expériences montrent qu'InferAct peut significativement améliorer la performance des agents dans différentes tâches, en faisant un outil essentiel pour l'avenir.

Le besoin de mesures de sécurité robustes dans les applications d'IA est plus pressant que jamais. En intégrant une évaluation proactive et une supervision humaine, on peut construire des systèmes de confiance sur lesquels les utilisateurs peuvent compter dans leur vie quotidienne. Au fur et à mesure que la recherche dans ce domaine progresse, d'autres développements dans les évaluations préventives devraient conduire à des applications d'IA encore plus sûres et efficaces.