13、AI系统的准确性与安全性保障

AI系统的准确性与安全性保障

1. AI系统的准确性考量

在AI系统中，准确性是一个关键因素。过拟合和偏差是影响准确性的两大常见问题。为了防止过拟合，需要有足够的训练数据；而消除训练数据中的偏差，则有助于避免在实际运行中出现偏差。

具体操作步骤如下：
- 增加训练数据量 ：收集更多与实际应用场景相关的数据，以确保模型能够学习到更广泛的特征和模式。
- 去除偏差数据 ：对训练数据进行严格筛选和清洗，排除可能导致偏差的异常数据。

此外，将分布外数据（Out of Distribution Data）和对抗性数据引入训练数据集，可以进一步提高模型的准确性。对于基础模型（FMs），还可以通过提示工程（prompt engineering）、使用检索增强生成（RAG）和微调（fine tuning）等方法，使其在特定领域更加准确。

以下是提高AI系统准确性的方法总结：
| 方法 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 增加训练数据量 | 收集更多相关数据 |
| 去除偏差数据 | 筛选和清洗训练数据 |
| 引入分布外数据和对抗性数据 | 丰富训练数据集 |
| 提示工程 | 优化输入提示以提高模型输出质量 |
| 使用RAG | 结合外部知识源增强模型能力 |
| 微调 | 根据特定领域数据调整模型参数 |

测试和改进FM性能是一项具有挑战性的任务，但可以采用一些方法，如对抗性测试和基于人类反馈的强化学习等。

2. AI系统的安全挑战