人工智能 (AI) 快速融入軟件系統(tǒng)，為軟件開發(fā)社區(qū)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。作為開發(fā)人員，我們不僅要負責構建功能齊全的 AI 系統(tǒng)，還要確保它們安全、合乎道德且負責任地運行。本文深入探討了NIST AI 風險管理框架的技術細節(jié)，為構建和部署 AI 解決方案的軟件開發(fā)人員提供具體指導。
NIST框架為 AI 開發(fā)人員列出了降低與 AI 相關的風險的 4 個重要步驟。
1. 治理：建立基礎
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方面 |
方法 |
例子 |
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版本控制 |
利用 Git 跟蹤代碼、數(shù)據和模型版本。 |
記錄包含具體更改的提交消息，并鏈接到相關的問題跟蹤器。 |
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文檔 |
使用 Sphinx 或 MkDocs 從代碼注釋和 Markdown 文件生成文檔。 |
包括 API 參考、教程和設計決策的解釋。 |
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測試 |
采用 Pytest 或 JUnit 等框架進行自動化測試。 |
為數(shù)據加載、模型訓練、預測準確性和安全漏洞編寫測試。 |
表 1：技術治理方法示例
方面方法例子
版本控制利用 Git 跟蹤代碼、數(shù)據和模型版本。記錄包含具體更改的提交消息，并鏈接到相關的問題跟蹤器。
文檔使用 Sphinx 或 MkDocs 從代碼注釋和 Markdown 文件生成文檔。包括 API 參考、教程和設計決策的解釋。
測試采用 Pytest 或 JUnit 等框架進行自動化測試。為數(shù)據加載、模型訓練、預測準確性和安全漏洞編寫測試。
2. 地圖：識別人工智能系統(tǒng)中的技術風險
了解人工智能系統(tǒng)的技術細節(jié)對于識別潛在風險至關重要。繪制人工智能風險圖時需要探索的一些關鍵領域包括：
· 數(shù)據質量和偏差：評估訓練數(shù)據的質量和代表性。識別數(shù)據收集、標記或采樣方法中可能產生的偏差。實施數(shù)據預處理技術(例如異常值檢測、數(shù)據清理)以緩解數(shù)據質量問題。
· 模型穩(wěn)健性和對抗性攻擊：評估 AI 模型對對抗性示例(旨在誤導模型的輸入)的脆弱性。實施對抗性訓練技術，以增強模型的穩(wěn)健性和抵御惡意輸入的能力。
· 安全漏洞：分析軟件架構是否存在安全漏洞。實施安全編碼實踐，以防止 SQL 注入、跨站點腳本和身份驗證繞過等常見漏洞。使用滲透測試和漏洞掃描工具來識別和解決安全漏洞。
表 2：技術風險識別示例
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風險類別 |
描述 |
例子 |
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數(shù)據偏差 |
訓練數(shù)據反映了歷史或社會偏見。 |
基于對某些人口群體存在歷史偏見的數(shù)據進行訓練的人工智能信用卡審批可能會不公平地拒絕向這些群體的個人發(fā)放信用卡。 |
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對抗性攻擊 |
旨在欺騙模型的惡意輸入。 |
圖像識別系統(tǒng)可能會被對抗性圖像所欺騙，將正面結果錯誤分類為負面結果。 |
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數(shù)據中毒 |
將惡意數(shù)據注入訓練數(shù)據集以損害模型性能。 |
攻擊者可以將損壞的數(shù)據插入垃圾郵件檢測系統(tǒng)的訓練集，導致其將垃圾郵件錯誤歸類為合法郵件。 |
3. 衡量：評估和衡量技術風險
評估風險的技術嚴重性需要定量指標和嚴格分析。我們可以部署一些指標來衡量人工智能的性能，包括：
· 模型性能指標：利用相關性能指標評估模型準確率、精確率、召回率和 F1 分數(shù)。長期監(jiān)控這些指標以檢測性能下降并確定潛在的再培訓需求。
· 可解釋性和可解釋性：實施 LIME(局部可解釋模型無關解釋)或 SHAP(SHapley 加法解釋)等技術來了解模型決策過程。利用可視化工具來解釋模型行為并識別潛在偏差。
· 安全評估工具：使用靜態(tài)代碼分析工具來識別源代碼中的安全漏洞。使用動態(tài)分析工具(例如模糊測試、滲透測試)來發(fā)現(xiàn)正在運行的系統(tǒng)中存在的漏洞。
表 3：技術風險測量技術
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技術 |
描述 |
例子 |
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混淆矩陣 |
通過顯示真陽性、真陰性、假陽性和假陰性來可視化分類模型的性能。 |
分析混淆矩陣可以揭示模型是否持續(xù)對某些類別進行錯誤分類，表明存在潛在的偏見。 |
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酸橙 |
通過擾動輸入特征并觀察對輸出的影響來為模型預測生成局部解釋。 |
使用 LIME，您可以了解哪些特征對 AI 模型做出的特定貸款拒絕決定影響最大。 |
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滲透測試 |
模擬現(xiàn)實世界的攻擊以識別系統(tǒng)中的安全漏洞。 |
滲透測試可以發(fā)現(xiàn)人工智能聊天機器人中的 SQL 注入漏洞，從而使攻擊者能夠竊取用戶數(shù)據。 |
4. 管理：實施風險控制
管理技術風險需要實施強有力的控制和緩解策略。管理技術風險可以探索的一些策略包括
· 數(shù)據去偏技術：實施重新加權、數(shù)據增強或對抗性去偏等技術來解決訓練數(shù)據中的偏差。如果可能的話，使用適當?shù)闹笜诉M行公平性審核來評估模型結果的公平性。
· 安全的軟件開發(fā)實踐： 遵守安全編碼原則，盡量減少安全漏洞。使用強大的身份驗證機制、加密敏感數(shù)據并實施訪問控制措施來保護系統(tǒng)和數(shù)據。
· 模型監(jiān)控和異常檢測：建立持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤模型性能并檢測異常。實施統(tǒng)計過程控制或基于機器學習的異常檢測等技術來識別與預期行為的偏差。
表 4：技術風險緩解策略
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風險 |
緩解策略 |
例子 |
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數(shù)據偏差 |
數(shù)據增強：生成合成數(shù)據以增加代表性不足的群體的代表性。 |
使用來自不同種族背景的個人的合成圖像來擴充面部識別數(shù)據集，以減少偏見。 |
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對抗性攻擊 |
對抗性訓練：在對抗性示例上訓練模型，以提高其抵御此類攻擊的魯棒性。 |
使用對抗性訓練來提高圖像分類模型抵御旨在操縱圖像像素的攻擊的能力。 |
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數(shù)據中毒 |
數(shù)據清理：實施嚴格的數(shù)據驗證和清理流程，以檢測和刪除惡意數(shù)據。 |
采用異常檢測算法來識別并刪除注入訓練數(shù)據集的異常值或惡意數(shù)據點。 |
結論
作為 AI 開發(fā)者，我們在塑造 AI 的未來方面發(fā)揮著關鍵作用。通過將 NIST AI 風險管理框架整合到我們的開發(fā)流程中，我們可以構建不僅技術上合理，而且符合道德規(guī)范、對社會有益且值得公眾信賴的 AI 系統(tǒng)。該框架使我們能夠解決 AI 風險的技術復雜性，使我們能夠創(chuàng)建有益于個人、組織和整個社會的創(chuàng)新解決方案。
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