Zwarte doos om AI-agents te bewaken?

In de luchtvaart vertrouwen we op de zwarte doos om incidenten te analyseren en ervan te leren. Op dezelfde manier groeit de behoefte aan een ‘zwarte doos’ in datacenters om AI-beslissingen te monitoren en vast te leggen. Zo’n digitale zwarte doos fungeert als een onpartijdige getuige en registreert precies welke beslissingen AI-systemen nemen en waarom. Dit is essentieel voor transparantie en verantwoording in een wereld waarin AI steeds autonomer opereert.

Striktere monitoring en vastlegging

In eerdere blogs heb ik het belang van een dergelijke ‘zwarte doos’ in IT-systemen besproken, evenals de balans tussen mens en AI. Het laatste is een hulpmiddel onder aansturing van een mens en – belangrijker – gecontroleerd door de mens. Het implementeren van een monitoringtool in datacenters is daarom cruciaal om AI-agents te observeren en te loggen. Dit stelt organisaties niet alleen in staat om hun prestaties te evalueren, maar ook om snel in te grijpen bij ongewenste of onverwachte acties.

Net zoals piloten en luchtverkeersleiders ‘zwarte doos-data’ gebruiken om toekomstige vluchten veiliger te maken, kunnen IT-professionals en beleidsmakers deze digitale zwarte dozen inzetten om de betrouwbaarheid en veiligheid van AI-toepassingen te borgen. Daarnaast is het vanuit cybersecurity-oogpunt essentieel om te weten wat er in een datacenter gebeurt—zeker als het gaat om onopgemerkte aanvallen die pas later forensisch kunnen worden onderzocht. De luchtvaartsector heeft geleerd van (bijna-)ongevallen en ernstige rampen, waardoor vliegtuigen wereldwijd steeds veiliger zijn geworden. Een vergelijkbare aanpak met een ‘AI Black Box’ in IT-infrastructuren zou dezelfde leercurve mogelijk maken.

De DGMV Black Box heeft deze intentie en zou in de toekomst wellicht een verplichte, gecertificeerde dienst kunnen worden in elk datacenter.

Aansprakelijkheid en borging

Als datacenters—zeker in de gedecentraliseerde Web3-wereld—grotere aansprakelijkheid krijgen voor actieve beveiliging, wordt monitoring en onveranderlijke vastlegging steeds belangrijker. Dit geldt niet alleen binnen een organisatie, maar over de hele keten heen. Hoe verplaatst data zich onder regie van AI-agents? Waren de instructies correct? Was de uitgevoerde actie juist?

Tien jaar geleden experimenteerden we bij EMC al met microservices die wereldwijd privacygevoelige datapakketten transporteerden. Daarbij vormden ingebouwde monitoring en routevastlegging de ruggengraat voor governance-, risk- en compliance-eisen.

De luchtvaart is gebouwd op veiligheid en vertrouwen en kent een extreem veilig en gereguleerd ecosysteem. Dit niveau van vertrouwen is ook noodzakelijk in de digitale wereld. Maar hoe beschermen we AI-agents tegen hacks of manipulatie? AI-black boxes kunnen afwijkend gedrag detecteren en bijdragen aan incidentrespons en crisismanagement. Tegelijkertijd helpen ze AI-agenten binnen ethische en juridische kaders te opereren, inclusief auditing, bias-detectie, GDPR-naleving en Explainable AI (XAI).

Leren van de luchtvaart: Lessons from Aviation Safety

Als we AI-agents ‘vrij’ laten opereren, is naast de zwarte doos ook een gecoördineerd en goed geëquipeerd ‘vluchtleidingssysteem’ nodig. Net als een verkeerstoren het luchtverkeer coördineert en veilig naar de gewenste plek van bestemming leidt, moet een centraal iPaaS-platform AI-agents monitoren en controleren. Dit vraagt om een Zero Trust-aanpak: vertrouw niets, verifieer alles.

In een dergelijke architectuur krijgt elke AI-agent een ‘luchtwaardigheidsbewijs’—een certificering die vastlegt wie hem heeft getraind, welke data hij mag inzien en welke acties hij mag uitvoeren.

Centraal metadatamanagement, waar ik eerder over schreef, wordt hiermee nóg belangrijker. Niet alleen voor de metadata van opgeslagen informatie, maar ook voor AI-agents die in een Zero Trust-framework opereren. Tien jaar geleden ontdekten we bij EMC al de noodzaak hiervan bij het ontwerpen van autonoom opererende microservices, wat in 2018 zelfs leidde tot een patent: Integration of distributed data processing platform with one or more distinct supporting platforms (patent #10541938, Feb 1, 2018). Een iPaas-laag met central metadatamanagement tussen gedistribueerde IaaS-nodes en de daarop werkende SaaS diensten. Hierin introduceerden we eveneens de OODA-loop—een concept uit de luchtvaart dat constante controle en snelle besluitvorming in deze op ‘intelligence’ gebaseerde structuren mogelijk maakt.

OODA-loop en situational awareness

In mijn blog Situationeel Awareness uit 2019 beschreef ik de OODA-loop: Observeren → Oriënteren → Beslissen → Acteren

Dit proces is cruciaal in zowel gevechtsvliegtuigen als AI-systemen. Hoe sneller een AI-agent de OODA-loop doorloopt, hoe beter hij kan anticiperen op veranderende omstandigheden. In de luchtvaart leidde deze theorie tot de ‘Energy-Maneuverability’ benadering van John Boyd, die vliegtuigprestaties (hoe snel kun je manoeuvreren) wiskundig optimaliseerde en wereldwijd wordt toegepast. Voor IA-systemen betekent dat het vaststellen hoe ‘agile’ ze zijn om snel processen te kunnen aanpassen.

Het is logisch om deze bewezen principes uit de luchtvaart te gebruiken om onze data- en informatiewereld veiliger te maken. Dat verklaart ook mijn enthousiasme voor initiatieven zoals de ‘Black Box’ van Digicorp Labs—een innovatie op het gebied van logging en cybersecurity. Evenals het metadatamanagement-platform van ArQiver, dat als een ‘luchtverkeersleiding’ in een iPaaS-laag zowel de datastromen, opslag en archivering over decentrale nodes en SaaS-diensten overziet.

De lessen uit de luchtvaart kunnen direct worden toegepast in de nieuwe wereld van AI-agents en masterdatamanagement. De vraag is niet of we dit moeten doen, maar hoe snel we het kunnen implementeren.

Door: Hans Timmerman (foto)