Aumentando a Segurança em Agentes de IA com o InferAct

No mundo de hoje, a gente depende bastante de agentes movidos por Modelos de Linguagem Grande (LLMs) pra várias tarefas. Esses agentes podem ajudar a gente nas compras online, responder perguntas e até dar uma força nas tarefas de casa. Mas uma preocupação grande é garantir que esses agentes tomem decisões seguras. Erros cometidos por esses agentes podem causar consequências sérias, como perdas financeiras ou até danos físicos. Por isso, é essencial avaliar as ações desses agentes antes deles fazerem tarefas críticas, especialmente quando os riscos são altos.

#Importância da Segurança em Agentes baseados em LLM

A segurança é super importante quando a gente usa agentes baseados em LLM em situações do dia a dia. Esses agentes interagem com os usuários e tomam decisões com base nas informações que processam. Uma ação errada, como fazer uma compra online errada ou manusear equipamentos de forma inadequada em casa, pode resultar em problemas. Por exemplo, um agente de compras pode acabar comprando um item caro por causa de uma interpretação errada, levando a uma perda de grana. Da mesma forma, um agente doméstico pode danificar eletrodomésticos ou outras coisas ao tomar decisões precipitadas.

Pra evitar esses resultados negativos, a gente precisa de uma maneira de avaliar o raciocínio dos agentes baseados em LLM de forma proativa. Isso significa checar o processo de pensamento e as ações deles antes de tomarem uma decisão final, permitindo uma intervenção humana quando necessário.

#Apresentando o InferAct

Pra lidar com essas preocupações de segurança, foi desenvolvido um novo jeito chamado InferAct. O InferAct usa as capacidades avançadas dos LLMs pra avaliar as ações antes que elas sejam tomadas. O objetivo é fazer com que os agentes reconheçam possíveis erros e alertem os humanos pra que intervenham antes que ações irreversíveis aconteçam. Essa abordagem proativa pode reduzir bastante os riscos associados ao uso de agentes LLM.

#Como Funciona o InferAct

O InferAct aproveita o conceito de "Teoria da Mente". Isso significa que ele ajuda os agentes a entenderem as intenções por trás de suas ações e as ações dos outros. Ao inferir os objetivos e crenças do usuário, o InferAct pode determinar se o agente está no caminho certo pra cumprir uma tarefa. Por exemplo, se um agente de compras deve comprar um produto específico, mas sugere um item diferente, o InferAct pode alertar o usuário que algo não está certo.

O InferAct é composto por dois componentes principais:

1. Unidade de Inferência de Tarefa: Essa parte infere as tarefas pretendidas com base nas ações realizadas pelo agente. Ela observa o que o agente está fazendo e tenta entender o pedido original do usuário. Ao examinar as ações em detalhes, consegue determinar se o agente vai ter sucesso ou se está se desviando do objetivo do usuário.

2. Unidade de Verificação de Tarefa: Depois que as tarefas potenciais são inferidas, essa unidade avalia o quão bem o agente está se saindo. Ela confere se as ações do agente estão alinhadas com as tarefas inferidas. Se o agente se desviar do caminho pretendido, a unidade sinaliza para intervenção humana.

#Aplicações e Experimentos da Vida Real

Pra mostrar a eficácia do InferAct, vários experimentos foram feitos em diferentes cenários. Esses incluem compras online, tarefas domésticas e tarefas de perguntas e respostas. Os experimentos mostraram que o InferAct teve um desempenho melhor que outros métodos ao identificar com sucesso quando o agente provavelmente faria um erro.

#Tarefa de Compras Online

Na tarefa de compras online, os agentes eram responsáveis por atender aos pedidos dos usuários, como comprar produtos específicos. A ação crítica nesse cenário é pressionar o botão "Comprar Agora". Se o agente erra aqui, pode levar a perdas financeiras desnecessárias. O InferAct conseguiu avaliar o raciocínio do agente de forma eficaz antes que essa ação fosse tomada.

Por exemplo, se um usuário pedisse um item específico, como um banco de maquiagem branco por menos de R$100, e o agente estivesse prestes a comprar um item diferente, o InferAct sinalizaria isso. Ele poderia determinar que o agente entendeu errado o pedido e alertar o usuário pra evitar uma compra indesejada.

#Tarefa Doméstica

Nas tarefas domésticas, os agentes precisavam realizar várias ações, incluindo limpar ou aquecer objetos. Os riscos eram altos porque manusear tarefas de forma errada poderia danificar itens ou criar riscos de segurança. O InferAct permitiu avaliações em tempo real das ações do agente, ajudando a garantir que ele estivesse progredindo pra completar a tarefa corretamente. Por exemplo, se um agente começasse a aquecer um objeto que não deveria ser aquecido, o sistema sinalizaria para intervenção humana.

#Tarefa de Perguntas e Respostas

Nas tarefas de perguntas e respostas, os agentes foram testados quanto à sua capacidade de recuperar informações precisas de fontes como a Wikipedia. Aqui, pressionar o botão "Finalizar Resposta" era a ação crucial que poderia levar a respostas incorretas sendo dadas aos usuários. A habilidade do InferAct de avaliar o raciocínio do agente ajudou a identificar erros antes que a resposta final fosse dada.

Ao usar o InferAct, os experimentos em todos esses cenários mostraram um desempenho superior. Os agentes estavam melhores em identificar quando eram propensos a cometer erros e envolver os usuários pra evitar resultados negativos.

#O Papel do Feedback Humano

O feedback humano é uma parte vital do InferAct. Quando o sistema identifica um possível erro, ele pode chamar um humano pra dar feedback. Esse feedback pode vir em diferentes formas, como sinais binários (certo/errado) ou explicações detalhadas em linguagem natural. Importante, a inclusão do feedback humano ajuda os agentes a refinarem suas habilidades de tomada de decisão ao longo do tempo.

Nos experimentos, agentes equipados com InferAct e feedback humano mostraram um desempenho melhor em várias tarefas. Especificamente, os agentes se tornaram mais habilidosos em entender instruções e executá-las corretamente após receberem orientações.

#Cenários de Alto Risco

Além das tarefas gerais, o InferAct também foi testado em situações de alto risco. Decisões de alto risco trazem consequências maiores e exigem uma avaliação mais cautelosa. Por exemplo, em uma tarefa de compras online, compras acima de um certo limite de preço foram rotuladas como de alto risco. Os agentes precisavam ter mais cuidado nessas situações pra evitar erros caros.

Quando testado em tarefas de alto risco, o InferAct provou ser eficaz. Ele minimizou não só a probabilidade de cometer erros, mas também os custos potenciais associados a eles. Essa capacidade torna o InferAct particularmente valioso em aplicações do mundo real onde segurança e precisão são essenciais.

#Conclusão

O desenvolvimento do InferAct marca um passo significativo rumo a garantir a implantação segura de agentes baseados em LLM em várias aplicações. Ao avaliar proativamente os processos de raciocínio e permitir o feedback humano, o InferAct melhora a segurança e a eficácia desses agentes.

À medida que a tecnologia LLM continua a avançar, abordagens como o InferAct serão cruciais pra garantir que os agentes operem de forma confiável e não causem resultados negativos. Os experimentos demonstram que o InferAct pode melhorar significativamente o desempenho dos agentes em várias tarefas, tornando-se uma ferramenta essencial pro futuro.

A necessidade de medidas de segurança robustas em aplicações de IA é mais urgente do que nunca. Ao incorporar avaliação proativa e supervisão humana, podemos construir sistemas confiáveis que os usuários possam contar no seu dia a dia. Com o avanço da pesquisa nessa área, desenvolvimentos futuros em avaliações preventivas provavelmente levarão a aplicações de IA ainda mais seguras e eficazes.