构建高质量AI/ML模型:六大质量准则与最佳实践框架解读

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:

随着人工智能应用的扩展,AI模型的质量保证变得至关重要。本文提出了一个包含六个质量领域的评估框架,用于评估和认证“质量有保障的AI模型”。

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:

1、文章提到了AI模型质量的重要性,但实际应用中,如何平衡模型质量和开发效率呢?尤其是在快速迭代的互联网环境下,过分追求质量是否会影响产品上线速度?
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”。



质量欠佳的人工智能模型会生成值得商榷的结果,从而降低人工智能的可信度和可靠性,确保人工智能模型的质量至关重要。
为了证明人工智能的价值,必须扩展其应用范围和角色。以自动驾驶汽车为例,汽车的辅助驾驶功能在整批次汽车上都能很好地工作,这增强了人们对未来实现汽车自动驾驶的信心。目标是通过智能、审慎且坚定不移的决策过程,提高与行人、机动车驾驶员和骑自行车者的真实互动安全性。
当AI处理车辆的传感器数据时,它会改进车辆的自动决策。最近的研究表明,如果没有正确的框架,安全水平会不可靠。如果AI的质量或底层系统存在缺陷,它会做出导致灾难和危及生命的决策,例如发出“右转”或“直行”的指令,而不是“左转”。
创建一个框架来解决上述挑战听起来很直接,但事实却并非如此。影响人工智能模型质量的主要问题来自人工智能开发人员的技能和知识水平的巨大差异,再加上缺乏标准化的人工智能方法。
上述问题直接导致了人工智能模型的质量欠佳,从而生成值得商榷的结果,降低人工智能的可信度、可靠性和可依赖性。为此,美国和欧盟正在引入法案,使研发组织对人工智能的失误负直接责任。这些法案的设立,为确保人工智能和机器学习模型的标准化框架和质量保证迈出了至关重要的一步。
质量保证框架的六个基本准则
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”。质量保证框架应包括六个质量领域:
  • 功能适用性表示人工智能模型的完整性、正确性和准确性。

  • 效率涉及人工智能模型的资源需求和执行简便性。

  • 可移植性是人工智能模型在算法之间切换的容易程度。

  • 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。

  • 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。

  • 可用性指明人工智能模型的透明度和解释能力。
为人工智能模型设计的质量评估框架应根据每个质量领域衡量、测试和认证模型是否达到标准质量。人工智能过程是多个生命周期阶段的混合体,这些阶段相互依赖且服务于不同的目的。在每个生命周期阶段,质量评估都应对相互依赖的全部过程进行测试。
质量保证最佳实践框架解读
最佳实践框架应促进高质量人工智能模型的开发,并识别和使用相关的KPI。在每个阶段,活动都围绕衡量生命周期阶段的质量,将其与预设基准进行比较,并设计一个框架以确保遵守质量和伦理标准。
规范收集
首先,应了解业务痛点,识别关键质量因素(CTQ)参数,并将问题转化为优化相关运营流程。
数据获取和预处理
数据科学团队识别和汇总数据源,同时解决数据质量问题。根据用例、上一阶段识别的CTQ和运营参数,数据库专家制定流程,汇总多渠道来源的数据集,并与人工智能各领域专家一起提供增强策略。
探索性数据分析
人工智能团队需要对数据进行深入扫描,以识别数据点之间的关系,并解决异常值和缺失信息的问题。通过熟练运用统计学和采用以业务为中心的数据解释,可以挖掘数据的属性和多变量关系映射,以便更好地理解。
特征工程
从数据集中提取数据信号,揭示隐含的数据模式。对数据集进行深入扫描,找出暗示模式的特征。该框架允许数据科学家构建、实验和存储相关通用、可重用和可扩展的特征配方。
模型开发和调整
人工智能团队生成强大的机器学习例程,将事件与数据信号的发生相匹配。此外,团队会调查机器学习模型的合规性,并从候选名单中选择冠军模型。标准统计建模性能参数将验证模型构建的有效性。
模型部署和监控
人工智能开发人员和工程师检查已部署的资产,并识别出哪些模型性能有所下降,需要重新训练。使用统计KPI测试已部署的资产,识别数据漂移、人口稳定性和偏离正常值。该框架将使用MLOps为机器学习管道创建通用方法,并包含持续的管道监控,以识别数据差异和模型投毒。
人工智能质量的未来发展方向
缺乏全面的质量保证框架会导致人工智能/机器学习模型失控,从而阻碍企业流程并继续侵蚀对人工智能模型的信心。人工智能解决方案需要一个标准化框架,以衡量和赋予模型质量和伦理。对于欧盟的企业来说,新的《人工智能法案》将从2023年开始实施,因此,是时候建立质量保证框架了。
编辑:黄继彦





作者简介





陈之炎,北京交通大学通信与控制工程专业毕业,获得工学硕士学位,历任长城计算机软件与系统公司工程师,大唐微电子公司工程师,现任北京吾译超群科技有限公司技术支持。目前从事智能化翻译教学系统的运营和维护,在人工智能深度学习和自然语言处理(NLP)方面积累有一定的经验。业余时间喜爱翻译创作,翻译作品主要有:IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程项目、新财税主义宣言等等,其中中译英作品“新财税主义宣言”在GLOBAL TIMES正式发表。能够利用业余时间加入到THU 数据派平台的翻译志愿者小组,希望能和大家一起交流分享,共同进步



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除了应用场景,还要考虑数据特点。比如,如果数据量很小,那可移植性就比较重要,因为需要模型能够快速适应新的数据。如果数据噪声很大,那鲁棒性就更重要了,需要模型能够抵抗噪声的干扰。所以,要综合考虑多方面因素来确定质量领域的优先级。

可以针对不同类型的AI应用制定不同的质量评估指标体系。比如,对于图像识别模型,可以用准确率、召回率等指标来评估其功能适用性;对于医疗诊断模型,可以用安全性、可解释性等指标来评估其可靠性。这样可以更有效地指导AI模型的开发和优化。

我觉得这个问题得看具体情况。如果是人命关天的领域,比如自动驾驶,那肯定是质量优先。但如果是推荐系统之类的,可以在保证基本质量的前提下,优先上线,然后通过A/B测试不断迭代优化。快速迭代本身也是一种保证质量的方式,关键是要找到平衡点。

是的,不同应用场景对质量领域的要求肯定不一样。拿图像识别来说,如果只是识别个猫猫狗狗,那效率和准确率最重要。但如果是医疗影像诊断,那安全性、可解释性就更重要了,毕竟这关系到人命。所以,需要根据具体应用场景来权衡各个质量领域的重要性。

除了法规,还可以通过行业自律、技术标准等方式来规范AI发展。比如,可以鼓励行业协会制定AI伦理准则,推广AI技术的最佳实践,提高AI从业人员的素质。这可以形成多层次的治理体系,共同促进AI的健康发展。

欧盟的《人工智能法案》肯定会对国内AI发展产生影响,尤其是在国际合作和贸易方面。国内企业如果想进入欧盟市场,就必须遵守相关的法规。所以,国内也需要加快制定相关的法规,既要与国际接轨,又要符合国内的实际情况。

可以考虑引入自动化测试和持续集成/持续交付(CI/CD)等工具和流程来提高效率。通过自动化测试可以快速发现代码缺陷,而CI/CD可以实现代码的自动构建、测试和部署,从而缩短产品上线周期。

制定AI法规是大势所趋,可以有效规范AI技术的开发和应用,防止滥用和误用,保护公众利益。但这也要注意平衡监管和创新,不能因为监管而扼杀创新。可以借鉴欧盟的经验,但也需要根据国内的实际情况进行调整。

平衡质量和效率的关键在于制定合理的质量标准和验收标准。在互联网环境下,可以采用敏捷开发的思想,将质量控制融入到每个迭代周期中,而不是等到最后才进行大规模的测试和优化。这样既能保证产品的快速迭代,又能有效控制质量风险。