[Salesforce]자율 에이전트로 신뢰 구축

자율 에이전트로 신뢰 구축

 

 

01. 개요

● 자율 에이전트로 안전 예방 조치를 구현하는 것이 중요한 이유를 설명할 수 있음

● 자율 에이전트의 안전과 신뢰를 유지하는 7가지 가드레일을 나열할 수 있음

 

02. 안전을 최우선 순위로 삼기

자율 에이전트를 워크플로에 구현하면 큰 이점을 얻을 수 있는데, 자율 에이전트가 안전하게 작동되고 고객의 신뢰를 유지하도록 하는 것이 중요함. 일반적인 예를 함께 살펴보겠음.

 

최근 의료 서비스와 환자 지원에 대한 수요가 증가하고 있음. 가장 필요할 때 지원을 제공하면 환자 결과 및 만족도를 크게 차별화할 수 있음. 자율 에이전트가 도움을 줄 수 있는데, 환자 데이터를 관리하거나 의료 조언을 제공할 때 안전하고 신뢰할 수 있어야 함.

 

예를 들어 환자 진료 예약을 지원하거나 처방전을 관리하는 자율 에이전트는 개인 건강 정보(PHI)를 기밀로 유지하고 HIPAA 규정을 준수해야 함. 자율 에이전트가 환자의 증상에 따라 환자가 의사의 진찰을 받기를 권유하는 경우 최신 의료 가이드라인과 교차 확인하여 건강 상태의 중증도와 긴급성을 정확하게 평가해야 함.

 

또한 자율 에이전트가 의사의 상담을 대신할 수 없다는 점을 환자가 이해할 수 있도록 그 한계를 명확히 전달해야함. 이러한 환경에서는 자율 에이전트가 의료 요구 사항 관리에 대해 정확하고 안전하며 신뢰할 수 있는 지원을 제공하기 위해 신뢰성과 안전이 중요함.

 

03. 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 에이전트를 위한 가드레일

해당하는 산업 분야에 관계없이 비즈니스에 자율 에이전트를 사용할 때는 안전 예방 초치를 취하는 것이 중요함. 다음은 자율 에이전트를 구축하고 통합할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 가드레일임.

 

명확한 경계 정의

자율 에이전트가 해도 되는 일과 하면 안되는 일에 대한 경계를 명확히 설정해야함. 예를 들어 에이전트가 특정 금액 이상의 금융 거래를 하거나 명시적인 허가 없이 민감한 개인 정보에 액세스 할 수 없도록 제한할 수 있음. 명확한 경계는 오용을 방지하고 에이전트가 안전하고 윤리적인 한도 내에서 업무를 수행할 수 있도록 도와줌.

 

강력한 보안 조치 이행

자율 에이전트는 많은 고객 데이터를 처리하므로 보안이 가장 중요함. 따라서 암호화, 보안이 적용된 데이터 저장소, 액세스 제어, 정기적인 보안 감사를 통해 고객 정보를 보호해야 함. 또한 고객 신뢰를 유지하고 법적 문제를 피하기 위해 에이전트가 GDPR이나 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하도록 해야함.

 

모니터링 및 감사

자율 에이전트의 성능을 정기적으로 모니터링하고 에이전트의 작업을 감사해야함. 이렇게 하면 오류나 부적절한 동작을 조기에 파악하고 필요한 경우 조정할 수 있음. 또한 모니터링을 통해 사용자의 피드백을 수집하고 에이전트의 성능을 지속적으로 개선할 수 있음.

 

인적 감독 통합

자율 에이전트는 많은 작업을 독립적으로 처리하지만, 보다 복잡하거나 민감한 상호 작용에 대해서는 인적 감독을 적용하는 것이 중요함. 사람이 지원하기 위해 개입해야 하는 시기와 방법에 대한 명확한 가이드라인을 마련해야 함. 이를 통해 안전망을 갖추고 고객이 최상의 서비스를 받을 수 있음.

 

투명성 보장

조직에서 자율 에이전트를 사용하는 방식에 대해 고객에게 투명하게 공개해야 함. 고객이 자율 에이전트와 상호 작용하고 있을 때 고객에게 알리고 필요한 경우 사람과 대화할 수 있는 옵션을 제공하세요. 투명성은 신뢰를 구축하고 고객이 AI와 상호 작용할 때 더욱 편안하게 느끼도록 하는 데 도움이 되며 봇 공개법을 준수하도록 보장함.

 

철저한 테스트

자율 에이전트를 배포하기 전에 철저하게 테스트하여 잠재적인 문제를 파악하고 해결할 수 있음. 다양한 시나리오와 극단적인 사례를 활용하여 에이전트가 예기치 않은 상황을 원활하게 처리할 수 있도록 함. 테스트는 버그를 발견하고 에이전트가 예상대로 작동하도록 하는 데 도움이 됨.

 

지속적인 학습 및 개선

자율 에이전트는 지속적으로 학습하고 개선되어야 함. 그러나 에이전트가 유해한 행동을 발달시키지 않도록 이러한 학습 프로세스를 제어하고 모니터링해야 함. 명확한 긍정적 및 부정적 피드백이 포함된 강화 학습을 통해 에이전트 발전을 유도할 수 있음.