人工智能（AI）与软件系统的快速集成为软件开发界带来了前所未有的机遇和挑战。作为开发人员，我们不仅负责构建功能性 AI 系统，还负责确保它们安全、合乎道德和负责任地运行。本文深入探讨了 NIST AI 风险管理框架的技术细节，为构建和部署 AI 解决方案的软件开发人员提供了具体指导。
图片来自NIST网页
NIST 框架列出了 AI 开发人员可以采用的 4 个重要步骤，以降低与 AI 相关的风险。
1. 治理：建立基础
治理是这个框架最重要的和基础。有效治理人工智能风险始于扎实的技术基础。为了实施稳健的治理，人工智能系统的开发人员应探索以下一些方法
- 版本控制和可重现性：对数据集、模型架构、训练脚本和配置参数实施严格的版本控制。这确保了可重复性，从而可以跟踪更改、调试问题和审核模型行为。
- 文档和代码审查： 为 AI 开发的各个方面建立明确的文档要求。进行彻底的代码审查，以识别潜在漏洞，强制执行编码最佳实践，并确保遵守既定标准。
- 测试和验证框架： 构建全面的测试框架，以验证数据质量、模型性能和系统鲁棒性。使用单元测试、集成测试和回归测试来在开发周期的早期发现错误。
表1：技术治理方法示例
方面 | 方法 | 例 |
版本控制 | 利用 Git 跟踪代码、数据和模型版本。 | 记录包含特定更改的提交消息，链接到相关问题跟踪器。 |
文档 | 使用 Sphinx 或 MkDocs 从代码注释和 Markdown 文件生成文档。 | 包括 API 参考、教程和设计决策说明。 |
测试 | 使用 Pytest 或 JUnit 等框架进行自动化测试。 | 编写有关数据加载、模型训练、预测准确性和安全漏洞的测试。 |
2. 地图：识别人工智能系统中的技术风险
了解人工智能系统的技术细微差别对于识别潜在风险至关重要。绘制人工智能风险图的一些关键领域包括：
- 数据质量和偏差：评估训练数据的质量和代表性。识别数据收集、标记或抽样方法产生的潜在偏差。实施数据预处理技术（例如，异常值检测、数据清理）以缓解数据质量问题。
- 模型鲁棒性和对抗性攻击：评估 AI 模型对对抗性示例的脆弱性——旨在误导模型的输入。实施对抗性训练技术，以增强模型的鲁棒性和针对恶意输入的弹性。
- 安全漏洞：分析软件架构中的安全漏洞。实施安全编码实践，以防止 SQL 注入、跨站点脚本和身份验证绕过等常见漏洞。使用渗透测试和漏洞扫描工具来识别和解决安全漏洞。
表2：技术风险识别示例
风险类别 | 描述 | 例 |
数据偏差 | 训练数据反映了历史或社会偏见。 | 根据对某些人口群体具有历史偏见的数据进行训练的人工智能驱动的信用卡审批可能会不公平地拒绝向这些群体的个人提供信用卡。 |
对抗性攻击 | 恶意制作的输入，旨在欺骗模型。 | 图像识别系统可能会被对抗性图像欺骗，将阳性结果错误地分类为阴性结果。 |
数据中毒 | 将恶意数据注入训练数据集以损害模型性能。 | 攻击者可能会将损坏的数据插入到垃圾邮件检测系统的训练集中，从而导致其将垃圾邮件错误地分类为合法邮件。 |
3. 测量：评估和衡量技术风险
评估风险的技术严重性需要定量指标和严格的分析。我们可以部署一些指标来衡量 AI 的性能，包括：
- 模型性能指标： 利用相关的性能指标来评估模型的准确性、精确度、召回率和 F1 分数。随时间推移监视这些指标，以检测性能下降并确定潜在的再培训需求。
- 可解释性和可解释性：实施 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）等技术来了解模型决策过程。利用可视化工具来解释模型行为并识别潜在的偏差。
- 安全评估工具： 使用静态代码分析工具来识别源代码中的安全漏洞。使用动态分析工具（例如，模糊测试、渗透测试）来发现正在运行的系统中的漏洞。
表3：技术风险衡量技术
技术 | 描述 | 例 |
混淆矩阵 | 通过显示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性来可视化分类模型的性能。 | 分析混淆矩阵可以揭示模型是否始终错误地对某些类别进行分类，这表明存在潜在的偏差。 |
石灰 | 通过扰动输入要素并观察对输出的影响，为模型预测生成局部解释。 | 使用 LIME，您可以了解哪些特征对 AI 模型做出的特定贷款拒绝决策影响最大。 |
渗透测试 | 模拟真实世界的攻击，以识别系统中的安全漏洞。 | 渗透测试可以发现人工智能聊天机器人中的SQL注入漏洞，使攻击者能够窃取用户数据。 |
4. 管理：实施风险控制
管理技术风险需要实施强有力的控制和缓解策略。管理技术风险的一些策略是
- 数据去偏差技术：实施重新加权、数据增强或对抗性去偏差等技术，以解决训练数据中的偏差。如果可能，使用适当的指标进行公平性审计，以评估模型结果的公平性。
- 安全的软件开发实践： 遵守安全编码原则，以最大程度地减少安全漏洞。使用强大的身份验证机制，加密敏感数据，并实施访问控制措施来保护系统和数据。
- 模型监控和异常检测：建立持续监控系统，跟踪模型性能并检测异常情况。实施统计过程控制或基于机器学习的异常检测等技术，以识别与预期行为的偏差。
表4：技术风险缓解策略
风险 | 缓解策略 | 例 |
数据偏差 | 数据增强：生成合成数据以增加代表性不足群体的代表性。 | 使用来自不同种族背景的个人的合成图像来增强面部识别数据集，以减少偏见。 |
对抗性攻击 | 对抗性训练：在对抗性示例上训练模型，以提高其对此类攻击的鲁棒性。 | 使用对抗性训练来提高图像分类模型对旨在操纵图像像素的攻击的复原能力。 |
数据中毒 | 数据清理：实施严格的数据验证和清理流程，以检测和删除恶意数据。 | 采用异常检测算法来识别和删除注入训练数据集的异常值或恶意数据点。 |
作为 AI 开发人员，我们在塑造 AI 的未来方面发挥着关键作用。通过将NIST人工智能风险管理框架集成到我们的开发流程中，我们可以构建不仅技术上合理，而且在道德上负责任、对社会有益且值得公众信任的人工智能系统。该框架使我们能够解决人工智能风险的技术复杂性，使我们能够创建有利于个人、组织和整个社会的创新解决方案。
