Governance von Agentic AI
AgenticRei zur Laufzeit-Governance vorgestellt
Autonomie & Emergenz
z.B. Agenten-Verhalten, Kontrollverlust, autonome Systeme
Autonomie & Emergenz
Autonomie durch Selbstspiel
Menschengerechte Autonomie durch Selbstspiel mit wenig menschlicher Daten
Autonomie & Emergenz
EARS: Abstention in Multi-Agent Systemen
EARS verbessert die Response-Rate um 10,4 Prozentpunkte.
Autonomie & Emergenz
Vertrauen zwischen AI-Agenten
Untersuchung des Vertrauensaufbaus zwischen AI-Agenten
Autonomie & Emergenz
Kontrollfehler durch Rauschen
Fehlalarme verursachen Schaden an Brückenbenutzern
Autonomie & Emergenz
AI Alignment Startup Sequent
Sequent plant sicherere ASI-Algorithmen zu entwickeln.
Autonomie & Emergenz
Resilienz in AgenterAI
LLM-Agents erreichen Schwierigkeiten bei der Konsensbildung.
Autonomie & Emergenz
Arbor: Autonomous Agents Optimization
Arbor optimiert autonom LLMs mit strukturierten Suchbäumen.
Autonomie & Emergenz
Smarter Saboteurs und Fixer
Größere Modelle sind eher bereit, böswillige Befehle auszuführen.
Autonomie & Emergenz
Multi-Agent System Risiken
Google DeepMind finanziert Risikoforschung für interagierende AI-Agenten.
Autonomie & Emergenz
Sicherheitskontrakte in Netzwerken
Sicherheitskontrakte reduzieren Downtime-Kosten
Autonomie & Emergenz
Selbstgeregelter Klärbedarf
ACTION-RATING verbessert Effizienz und Genauigkeit durch selbstständiges Klären.
Autonomie & Emergenz
Byzantinische Resilienz in LLM-Agenten-Kollaboration
Hierarchical Certified Semantic Commitment bietet byzantinische Fehlertoleranz für LLM-Agenten-Kollaboration.
Autonomie & Emergenz
Risikoaversion in Multi-Agenten-Systemen
Symbolische Rahmenwerke modulieren Risikoaversion in Multi-Agentensystemen.