Wat als AI zijn eigen weg kiest en niemand weet waarom?

Met de opkomst van AI-agents kunnen steeds meer bedrijfsprocessen autonoom worden uitgevoerd. Net zoals een automatische piloot een vliegtuig veilig door dichte mist loodst tijdens een categorie III C-landing, voeren AI-agents hun taken uit zonder menselijke tussenkomst. Dit verhoogt efficiëntie en snelheid, maar brengt ook risico’s met zich mee. Wat gebeurt er als een AI-agent een fout maakt of een onverwachte beslissing neemt?

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.

Photo by ” Breizh Clichés “

——————————-    Translated by ChatGPT   —————————

Black Box to Monitor AI Agents?

What if AI chooses its own path and no one knows why?

With the rise of AI agents, more and more business processes can be executed autonomously. Just as an autopilot safely guides an aircraft through dense fog during a Category III C landing, AI agents perform their tasks without human intervention. While this increases efficiency and speed, it also brings risks. What happens when an AI agent makes a mistake or takes an unexpected decision?

In aviation, we rely on the black box to analyze incidents and learn from them. Similarly, there is a growing need for a ‘black box’ in data centers to monitor and record AI decisions. Such a digital black box acts as an impartial witness, precisely registering which decisions AI systems make and why. This is essential for transparency and accountability in a world where AI operates increasingly autonomously.

Stricter Monitoring and Logging

In previous blogs, I have discussed the importance of such a ‘black box’ in IT systems, as well as the balance between humans and AI. The latter should remain a tool under human supervision and – more importantly – controlled by humans. Therefore, implementing a monitoring tool in data centers is crucial to observing and logging AI agents. This enables organizations not only to evaluate their performance but also to intervene quickly in case of unwanted or unexpected actions.

Just as pilots and air traffic controllers use black box data to make future flights safer, IT professionals and policymakers can utilize digital black boxes to ensure the reliability and security of AI applications. Additionally, from a cybersecurity perspective, it is essential to know what is happening inside a data center—especially when it comes to unnoticed attacks that can only be forensically investigated later. The aviation sector has learned from near misses and serious disasters, making aircraft worldwide increasingly safer. A similar approach with an ‘AI Black Box’ in IT infrastructures could facilitate the same learning curve.

The DGMV Black Box is designed with this intention and may eventually become a mandatory, certified service in every data center.

Liability and Assurance

As data centers—especially in the decentralized Web3 world—assume greater liability for active security, monitoring and immutable logging become increasingly important. This applies not only within an organization but also across entire chains. How does data move under the control of AI agents? Were the instructions correct? Was the executed action accurate?

Ten years ago, at EMC, we experimented with microservices that transported privacy-sensitive data packets worldwide. Built-in monitoring and route logging formed the backbone for governance, risk, and compliance requirements.

Aviation is built on safety and trust and has an extremely secure and regulated ecosystem. This level of trust is also necessary in the digital world. But how do we protect AI agents from hacks or manipulation? AI black boxes can detect abnormal behavior and contribute to incident response and crisis management. At the same time, they help ensure AI agents operate within ethical and legal frameworks, including auditing, bias detection, GDPR compliance, and Explainable AI (XAI).

Learning from Aviation: Lessons from Aviation Safety

If we allow AI agents to operate freely, they will require not only a black box but also a coordinated and well-equipped ‘flight control system.’ Just as an air traffic control tower coordinates and safely directs aircraft to their destinations, a central iPaaS platform should monitor and control AI agents. This requires a Zero Trust approach: trust nothing, verify everything.

In such an architecture, each AI agent receives an ‘airworthiness certificate’—a certification that documents who trained it, which data it is allowed to access, and what actions it may perform.

Central metadata management, which I have written about previously, becomes even more crucial. Not just for the metadata of stored information but also for AI agents operating within a Zero Trust framework. Ten years ago, at EMC, we already discovered this necessity while designing autonomous microservices, which even led to a patent in 2018: Integration of distributed data processing platform with one or more distinct supporting platforms (patent #10541938, Feb 1, 2018). An iPaaS layer with central metadata management between distributed IaaS nodes and the SaaS services running on them. Here, we also introduced the OODA loop—a concept from aviation that enables continuous monitoring and rapid decision-making within intelligence-based structures.

OODA Loop and Situational Awareness

In my 2019 blog Situational Awareness, I described the OODA loop: Observe → Orient → Decide → Act

This process is crucial in both fighter jets and AI systems. The faster an AI agent completes the OODA loop, the better it can anticipate changing conditions. In aviation, this theory led to John Boyd’s ‘Energy-Maneuverability’ approach, which mathematically optimized aircraft performance (how quickly you can maneuver) and is now applied worldwide. For AI systems, this means determining how ‘agile’ they are in quickly adapting processes.

It makes perfect sense to use these proven principles from aviation to enhance the safety of our data and information world. This also explains my enthusiasm for initiatives such as Digicorp Labs’ ‘Black Box’—an innovation in logging and cybersecurity. As well as the metadata management platform of ArQiver, which, like an ‘air traffic control system,’ oversees data flows, storage, and archiving across decentralized nodes and SaaS services in an iPaaS layer.

The lessons from aviation can be directly applied to the emerging world of AI agents and master data management. The question is not whether we should do this, but how quickly we can implement it.