AI模型质量保证框架:涵盖六大准则及最佳实践,确保AI模型的可靠性和伦理合规性。
原文标题:独家|如何构建人工智能和机器学习的质量保证框架
原文作者:数据派THU
冷月清谈:
这六个质量领域分别是:
1. 功能适用性:完整性、正确性和准确性。
2. 效率:资源需求和执行简便性。
3. 可移植性:在算法之间切换的容易程度。
4. 可维护性:切换信号和测试信号的容易程度。
5. 安全性:数据投毒和数据泄露的防护。
6. 可用性:透明度和解释能力。
此外,文章还解读了一个最佳实践框架,涵盖从规范收集到模型部署和监控的AI生命周期各阶段。每个阶段都关注质量衡量、基准比较以及质量和伦理标准的遵守。具体阶段包括:
1. 规范收集:了解业务痛点,识别关键质量因素。
2. 数据获取和预处理:解决数据质量问题,制定数据汇总流程。
3. 探索性数据分析:识别数据关系,解决异常值和缺失信息。
4. 特征工程:提取数据信号,揭示隐含模式。
5. 模型开发和调整:生成机器学习例程,选择最佳模型。
6. 模型部署和监控:检查已部署模型,识别性能下降,进行重新训练。
文章强调,缺乏全面的质量保证框架会损害AI模型的可信度,并阻碍企业流程。建立标准化框架对于衡量和确保AI模型的质量和伦理至关重要,尤其是在欧盟新的《人工智能法案》即将实施的背景下。
怜星夜思:
2、文章提到的六个质量领域,在不同类型的AI应用中,重要性排序是否会发生变化?比如,对于图像识别模型来说,功能适用性和效率可能更重要,而对于医疗诊断模型,安全性、可用性和可维护性则更为关键。大家怎么看?
3、文章提到了欧盟的《人工智能法案》,这是否会对国内的AI发展产生影响?国内是否也需要制定类似的法规来规范AI模型的开发和应用?
原文内容
作者:Wipro翻译:陈之炎校对:赵茹萱本文约2200字,建议阅读8分钟
评估框架依据质量和伦理标准评估人工智能系统,并认证“质量有保障的人工智能模型”。
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功能适用性表示人工智能模型的完整性、正确性和准确性。
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效率涉及人工智能模型的资源需求和执行简便性。
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可移植性是人工智能模型在算法之间切换的容易程度。
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可维护性衡量模型中切换信号和测试合适信号的容易程度。
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安全性检查人工智能模型中的数据投毒和机器学习数据管道中的数据泄露。
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可用性指明人工智能模型的透明度和解释能力。
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