تُعتبر توليد السيناريوهات المتطرفة جزءًا أساسيًا لضمان أمان الأنظمة الذاتية، حيث تساعد في التعرف على الفشل المحتمل وزيادة موثوقية النظام. في ظل التطورات السريعة في قدرات توليد وتحليل نماذج اللغة (Language Models)، أصبح بالإمكان توسيع نطاق تطبيق هذه النماذج بشكل فعال.

ولكن، العديد من الأساليب الحديثة تعتمد على تدخل بشري أو استراتيجيات قائمة على القواعد، مما يحد من قدرة نماذج اللغة على توليد سيناريوهات متنوعة ومختلفة. لذلك، تمكنا من تطوير إطار عمل ذكاء اصطناعي محلي يستخدم نماذج لغة محلية في بيئة محمولة.

يساهم هذا الإطار في توليد السيناريوهات بشكل تطبيقي وفعال من حيث التكلفة، مع ضمان الخصوصية والأمان البيانات. يعتمد على آلية تفكير وتنفيذ ومراقبة وتحديث لضمان الجودة والدقة.

يستفيد الإطار من متطلبات النظام ووصفه ووصف البيئة كقاعدة معرفية، مما يتيح للنموذج توليد سيناريوهات واقعية. كما يتم استخدام نموذج لغوي مستقل آخر لتقييم كل سيناريو باستخدام معايير محددة، مما يسمح بتحسين السيناريوهات قبل تنفيذها في المحاكاة.

نتيجة لذلك، يسهم هذا العمل في توفير أدلة موثوقة لضمان السلامة، مما يسلط الضوء على إمكانيات إطار العمل الذكي المحلي لتوليد السيناريوهات المتطرفة بشكل آلي.