怎样制定一份实用的AI模型审计清单和执行步骤?
AI模型的部署绝非简单地将一个.pkl或.onnx文件扔到服务器上。在将模型投入生产环境(尤其是涉及高风险或高流量的场景)之前,进行严格的审计是确保可靠性、合规性和性能的关键步骤。本文将详细介绍如何构建一个实用的AI模型审计清单,并提供实操...
AI模型的部署绝非简单地将一个.pkl或.onnx文件扔到服务器上。在将模型投入生产环境(尤其是涉及高风险或高流量的场景)之前,进行严格的审计是确保可靠性、合规性和性能的关键步骤。本文将详细介绍如何构建一个实用的AI模型审计清单,并提供实操...
在高风险(High-Risk)AI系统,如金融信贷决策、医疗诊断或自动驾驶等领域,部署强制性的透明度日志(Transparency Logs)和审计跟踪(Audit Trails)不仅是技术最佳实践,更是满足监管合规(例如欧盟AI法案)的强...
在高风险应用场景,如信贷审批、招聘决策或司法判决中,AI模型的偏见(Bias)可能导致严重的社会不公和法律风险。因此,将公平性审计(Fairness Auditing)嵌入到模型部署和监控流程中,不再是一个“可选项”,而是一个基础设施的“必...
在复杂的AI Agent应用中,如多步骤决策、工具调用和长链推理,一个核心挑战是缺乏透明度(即“黑箱”问题)。当Agent的最终输出不符合预期时,我们很难知道它在哪一步做出了错误的决策、调用了错误的工具,或是接收到了不正确的中间输入。为了解...