Oracle apresenta Deep Trust AI para regras de dados e aplicações geradas por IA

A Oracle anunciou a Deep Trust AI Architecture em 26 de outubro, durante o Oracle AI World, em Las Vegas, apresentando uma forma de colocar controles sob os agentes de IA e as aplicações que lidam com dados empresariais. O projeto reúne Oracle AI Database, Autonomous AI Database e APEX AI Application Generator em quatro camadas: plataforma de software, dados, acesso aos dados e desenvolvimento de aplicações.

O problema descrito pela Oracle ganha visibilidade conforme a IA deixa de apenas responder perguntas e passa a interagir com sistemas operacionais de negócio. Uma aplicação pode ter verificações detalhadas de privacidade, mas um agente conectado diretamente ao banco de dados pode chegar às mesmas informações por outro caminho. Aplicações geradas também podem omitir regras de acesso. A Oracle pretende aplicar essas proteções na infraestrutura compartilhada, reduzindo a dependência da implementação de cada aplicação.

Na camada de plataforma, a Oracle destaca as atualizações automáticas de segurança do Autonomous AI Database para o mecanismo de banco de dados, o sistema operacional, o armazenamento e o firmware. A aplicação gradual de correções atualiza partes da infraestrutura em sequência enquanto as cargas de trabalho continuam. A criptografia cobre os dados armazenados e as informações em trânsito. Essas capacidades tratam da manutenção e da exposição dos sistemas subjacentes dos quais as aplicações de IA dependem.

Para as permissões de dados, o Deep Data Security aplica regras dentro do Oracle AI Database 26ai usando a identidade do usuário solicitante e o contexto de execução. As políticas podem diferenciar registros inteiros, colunas específicas e valores de células individuais. As informações de identidade chegam por tokens assinados pelo sistema de identidade da organização, permitindo ao banco avaliar o usuário real por trás da solicitação de um agente. Assim, o acesso de um gestor aos dados dos funcionários passa a ser uma política do banco, sem repetir etapas de filtragem em várias aplicações.

As restrições de negócio têm um papel separado. O Oracle SQL Assertions expressa condições que o banco deve fazer cumprir, como o limite de gastos de um funcionário, permitindo rejeitar uma cobrança inválida quando ela é enviada. Para o acesso de agentes, o anúncio descreve Deep Trust Data APIs, que expõe objetos de negócio controlados, como pedidos de compra. As aplicações recebem um conjunto definido de itens que podem ler ou alterar, com o banco aplicando as regras pertinentes.

O Oracle Deep NL2SQL trata de outra dificuldade: traduzir uma pergunta de negócio para as instruções SQL usadas em consultas ao banco de dados. Ele combina a terminologia e as métricas da empresa com informações sobre a organização dos dados. O Continuous Feedback Learning permite sinalizar respostas incorretas para investigação e correção por um especialista em conhecimento, auxiliado por IA. O Knowledge Change Verification verifica novamente respostas já validadas antes de publicar o conhecimento revisado, buscando identificar uma correção que prejudicaria outras respostas. Os mecanismos visam melhorar a precisão sem comprovar que os erros desaparecem.

No desenvolvimento de aplicações, agentes de programação produzem APEXlang, uma descrição estruturada do que a aplicação deve fazer, e o mecanismo estabelecido do APEX executa essa definição. A linguagem é legível para pessoas, permitindo às equipes revisar, validar e manter as definições em controle de versão. A abordagem da Oracle concentra a execução e os controles operacionais no mecanismo compartilhado, enquanto os desenvolvedores mantêm uma especificação gerada por IA. Segundo as orientações do produto, APEXlang exige APEX 26.1 ou posterior.

O dia 26 de outubro marca o anúncio da arquitetura, com várias capacidades subjacentes já disponíveis. A Oracle havia anunciado a disponibilidade do Deep Data Security no AI Database 26ai em um blog datado de 1º de maio. O APEX 26.2 chegou à disponibilidade geral para implantação local em 6 de outubro, adicionando integração com Deep Data Security e importações mais granulares de APEXlang. Esse anúncio descrevia a disponibilidade no Autonomous AI Database, na OCI e em múltiplas nuvens como futura, sem comprovar uma implantação concluída nesses ambientes. O anúncio da arquitetura também não fornece uma data única de disponibilidade geral para todos os componentes.