确保 AI 可靠性：正确性、一致性和可用性

Source: Dev.to

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AI 可靠性概述

AI 系统经常未能达到性能预期，产生不准确的结果、行为不可预测，或出现限制其实用价值的运行问题。这些缺陷在错误会导致重大后果的关键应用中尤为成问题。要理解 AI reliability，需要从三个不同维度进行审视：

1. Correctness – 系统是否生成准确的输出？
2. Consistency – 系统在不同条件下是否表现出可预测的行为？
3. Availability – 系统在用户需要时是否保持可访问和响应？

解决这些挑战需要在系统开发和运行的每个阶段都给予细致关注。

正确性在 AI 系统中的重要性

AI 输出的准确性是系统可靠性的基石。当 AI 生成错误信息时，会削弱用户信任并阻碍其广泛采用。

为什么准确性很重要

• 用户信任： 大型语言模型（LLMs）常常在没有依据的情况下捏造信息并以自信的口吻呈现，导致用户把错误输出当作事实接受。
• 商业影响：
  • 示例： Alphabet 的 Bard 聊天机器人在公开发布期间提供了错误的天文观测信息，导致公司市值下跌 $100 billion。
• 法律与财务风险：
  • Air Canada 被迫履行其聊天机器人捏造的哀悼票价政策，并向受影响的客户进行赔偿。
  • 提交包含 AI 生成的虚假案例引用的法院文件的法律专业人士遭受了金钱处罚和职业制裁。
• 高风险领域的人类成本：
  • 医疗保健： 错误的诊断或治疗建议可能直接伤害患者。
  • 法律： 错误的法律指导可能导致刑事指控、民事责任或权利丧失。
  • 金融： 不准确的建议可能通过糟糕的投资或昂贵的税务错误毁掉个人财富。

新兴监管与最佳实践

监管机构正开始通过零散的立法来应对 AI 准确性问题，这些立法仍在不断演进。当前的最佳实践强调：

• 基于证据的输出 – 对事实性声明要求可验证的来源。
• 人工监督 – 尤其在高风险应用中。

错误传播与认知偏差

• 级联错误： 小的误差可能在多步骤过程中被放大，导致错误呈指数增长。
• 信任失调： 用户倾向于信任听起来自信的系统，忽视其中的错误。
• 代理工具使用： 选择并执行外部工具的 AI 代理面临额外的准确性挑战，例如选择不恰当的工具、误解工具能力或错误处理工具结果。

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AI 性能的一致性

在相似输入之间实现可预测的行为是可靠 AI 系统的关键方面。用户期望语义相同的问题得到相似的答案，但大型语言模型（LLMs）常常违背这一期望。

不一致性的来源

1. 非确定性生成 – 相同的提示可能产生不同的响应。
2. 提示敏感性 – 微小的变化（例如添加问候语、额外空格，或在不改变意义的情况下重新表述）可能导致实质上不同的输出。
3. 模型漂移 – 随着时间推移，模型、提示、参考文档或输入特征的更新会导致系统行为发生变化。

系统组件的漂移

不一致行为的商业影响

• 客户支持： 统一的答案对品牌一致性至关重要；变动会让用户感到沮丧并增加支持成本。
• 监管合规： 不一致的输出可能导致不合规的陈述，使组织面临罚款风险。
• 产品可靠性： 不可预测的 AI 行为阻碍其在更大工作流中的集成，限制了自动化潜力。

摘要

AI 的可靠性依赖于三个支柱——正确性、一致性和可用性。通过识别不准确性和漂移的来源、实施严格的监督，并持续监控系统性能，组织可以降低风险、保护用户，并释放 AI 技术的全部价值。

一致性

不一致的回复会导致混乱，削弱组织专业性的信任。内部应用也面临类似的挑战——员工因查询方式的细微差别而收到相互矛盾的信息。这种不一致性降低了工作效率，迫使用户开发变通办法，甚至完全放弃 AI 系统，转而使用更可靠的信息来源。

保持一致性需要持续的监控和调整。组织必须建立流程，以检测系统行为何时开始漂移，并实施机制，在模型更新和系统修改时保持期望的响应模式。

可用性与系统性能

AI 系统的运营就绪度决定了它们在用户需要时是否能够提供价值。即使是高度准确且一致的系统，如果无法及时响应或在所需的运营期间保持可访问，也无法满足可靠性标准。可用性既包括系统的响应速度，也包括在关键使用窗口期间保持正常运行的能力。

延迟

延迟是 AI 可用性的主要限制因素。提交请求到收到可用响应之间的时间间隔直接影响用户体验和系统效用。需要大量处理的复杂查询可能需要数分钟才能完成，这在某些情境下可以接受，但在其他情境下则会导致问题。处理大量查询的组织会面临日益加剧的挑战，因为处理延迟会在每日数百万请求中累计。

时效性应用

时效性应用对可用性标准的要求尤为严格。支持实时决策的系统若出现较长延迟，将无法实现其核心目的。

• 一个需要数分钟才能回复的客服聊天机器人无法满足用户对即时帮助的期望。
• 金融交易系统若出现显著延迟，可能错失关键的市场机会。
• 紧急响应应用需要几乎瞬时的响应才能履行其预定功能。

系统崩溃与停机

系统崩溃和非计划停机会带来额外的可用性挑战。频繁遭遇服务中断的用户会对系统的可靠性失去信心，并可能寻找替代方案。计划性的维护窗口必须精心安排，以将中断降至最低，尤其是对跨时区运营或服务全球用户的系统而言。组织需要在系统更新与改进的需求以及持续可用性的要求之间取得平衡。

计算需求

大语言模型的计算需求加剧了可用性限制。处理需求随查询复杂度、上下文长度以及底层模型的复杂程度而增长。组织必须提供足够的基础设施以应对峰值需求，且不降低响应时间。这在部署更强大模型以获得更好结果与在实际使用条件下保持可接受性能之间形成了张力。

业务连续性

可用性考虑不仅限于技术性能，还涉及业务连续性规划。部署 AI 系统的组织必须建立冗余措施、故障转移程序以及服务中断的应急预案。对系统状态和预期恢复时间的明确沟通有助于在停机期间管理用户期望。服务水平协议（SLA）应明确规定可用性目标，并在系统未达标时指定补救措施。这些运营框架确保 AI 系统成为可靠的资源，而非带来挫败感和不确定性的来源。

结论

实现可靠的 AI 系统需要持续关注准确性、可预测性和运行性能。组织不能把可靠性当作事后考虑，也不能假设复杂模型会自动满足生产需求。可靠性的每个维度都带来独特的挑战，需要有针对性的策略和持续的监控。

不可靠的 AI 所带来的后果不仅限于技术故障，还包括财务损失、法律责任以及潜在的人身伤害。这些风险在医疗、法律服务和金融等领域尤为突出，因为错误会产生严重后果。即使在风险较低的场景中，不可靠的系统也会侵蚀用户信任，形成采纳障碍，从而削弱 AI 投资的商业价值。

构建可靠系统始于设计阶段，并贯穿部署和运行全过程。提示工程、检索增强生成以及精心的系统架构有助于提升正确性。对漂移进行监控并建立一致的响应模式可以解决可预测性问题。基础设施规划和运维流程则确保足够的可用性和性能。

组织还必须认识到可靠性是一个连续的光谱，而非二元状态。完美的可靠性是不可实现的，因此必须适当地校准用户期望，并实施与风险相匹配的监督机制。在高风险应用中，AI 错误可能导致重大伤害，人工审查显得尤为重要。

随着 AI 技术的不断演进和监管框架的日趋成熟，重视可靠性的组织将在部署能够持续提供价值并有效管理相关风险的 AI 系统方面具备更好优势。对可靠性的投入将带来回报，包括提升用户信任、减少运营中断以及降低不良后果的暴露风险。