AI Model Inspector：从汽车维护中汲取灵感的 AI 维护

机器学习 16/02/2024

三个要点
✔️ 随着人工智能的发展，系统和模型的维护变得越来越重要。
✔️ 我们提出了一种支持人工智能维护实践的方法，称为人工智能模型检查器。
✔️ 这种方法有望提高人工智能的鲁棒性。

AI Maintenance: A Robustness Perspective
written by Pin-Yu Chen, Payel Das
(Submitted on 8 Jan 2023)
Comments: Accepted to IEEE Computer Magazine. To be published in 2023
Subjects: Machine Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Computers and Society (cs.CY)

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介绍

如今，人工智能已广泛应用于各种场合。因此，随着人工智能的发展，系统和模型的维护变得越来越重要。随着数据和环境的变化，有必要进行定期更新和质量控制，以保持性能。同样重要的是，要不断改进系统，消除错误和偏差，提高其可靠性和有效性。

因此，本文还探讨了人工智能维护的重要性，强调需要确保人工智能像汽车和其他关键技术一样可靠和安全。本文还探讨了如何利用人工智能技术打造一个可持续发展的未来，并就如何提高人工智能的稳健性提出了建议。

挑战

开发阶段的一个挑战是数据质量。特别是，不准确的数据、错误标记、数据偏差或不平衡都会影响模型的质量。噪声数据也可能无意中包含在训练数据中。这些问题都会导致模型性能不佳。

实施阶段的挑战主要与模型的稳健性有关。模型可能容易受到外部攻击。特别是，如果模型容易受到敌意攻击，它可能会产生与正常行为不同的预测结果。这可能会导致安全风险和预测可靠性降低。此外，如果模型在不同于训练数据的环境中的行为没有得到充分评估，那么模型在真实世界中可能无法正常运行。

汽车与人工智能的相似之处

汽车维护与人工智能维护之间有许多相似之处。在汽车维护中，可靠性和安全性等要求从开发阶段到实施都要经过严格认证。同样，人工智能模型的开发成本高昂，需要大量数据集和广泛的培训资源。有了这样的投资，我们就有望开发出强大的人工智能模型。

车辆维护包括定期检查和维修，但人工智能维护也有不同的程序。在模型开发阶段，要进行碰撞测试和安全评估。而在运行阶段之后，模型监控和异常检测也很重要。

人工智能模型也需要修理或更新，就像汽车的零部件需要修理或更换一样。如果模型的性能下降或发现异常，就需要进行修复或模型升级。

此外，在使用人工智能技术时还要考虑伦理和社会影响。通过适当的教育和采用可持续的做法，人工智能的使用有望带来社会效益。

鉴于这些相似之处，建议将汽车维护的概念应用于人工智能维护，以帮助实现稳健的人工智能系统。

AI 模型检查员

人工智能模型检查器是一种支持人工智能维护实践的方法。该方法提供了一个概念性管道，用于主动检测和缓解整个人工智能生命周期中的稳健性问题。

1. 稳健性测试

人工智能模型检查员对模型和数据特征进行评估，并确定稳健性方面的潜在风险。这包括定性评估和定量分析。

2. 减少风险

对模型进行修改和更新，以应对已确定的稳健性风险。这可能包括模型微调、再培训、添加和替换。

3. 持续监测和改进

人工智能模型检查器是持续应用的，而不是一次性的，以确保人工智能模型在重复数据收集、训练和部署状态时的持续稳健性。

具体例子包括后门检测和缓解以及异常输入检测和缓解。后门检测使用木马网络检测器等技术来识别隐藏的后门，并修改模型以清除它们。异常输入检测使用内部数据表示和外部知识检查来过滤异常输入，并更新模型以增强鲁棒性。它还为定义人工智能稳健性水平、量化技术进步和风险、检查、审计和标准化模型提供了路线图。这将有助于提高人工智能的稳健性，确保安全和安保等关键要素。

随着人工智能技术的发展，人工智能模型检查员将变得越来越重要。稳健的人工智能模型对于实现社会价值（如保护个人隐私和确保公平）至关重要。因此，积极努力确保人工智能模型的稳健性将有助于人工智能技术的可靠和可持续发展。

下图是人工智能模型检测器概览图。右侧的人工智能检测旨在在发现问题时加以缓解。