AI 架构的关键层

Source: Dev.to

概述

人工智能如今驱动着我们的世界，从搜索到自动驾驶汽车，但它的内部工作方式却隐藏在幕后。AI 强大力量的秘密在于其独特的多层架构——一个结构化的组件堆栈。本文将拆解这些关键的智能层级，首先从作为基础的基础设施层（数十亿的计算能力）说起。随后我们会依次介绍数据层（知识来源）和模型层（实际学习的大脑），最终交付用户友好的应用层。

数据层（燃料）

• 目的： 摄取、清洗、存储并管理 AI 将从中学习（训练数据）以及使用的所有信息（实时数据）。
• 关键功能： 数据管道（ETL/ELT）、数据湖、数据仓库和特征库。
• 治理钩子： 强制执行数据质量和隐私合规（PII 保护），确保燃料干净且合乎伦理。

模型层（大脑）

• 目的： 构建、训练并管理生成预测、分类或内容的机器学习算法。
• 关键功能： 训练框架（PyTorch、TensorFlow）、模型注册表（用于版本管理和存储）以及实际算法（LLM、神经网络）。
• 治理钩子： 通过模型验证和严格测试来解决公平性和偏差缓解问题。

应用层（界面）

• 目的： 将模型输出集成到可用的业务应用或用户界面中。
• 关键功能： API、网页门户、移动应用，以及将 AI 洞察直接嵌入现有工具（如 CRM 或 ERP）。
• 治理钩子： 确保 AI 输出透明（可解释），并提供人工监督或申诉流程。

安全/治理层（盾牌）

• 目的： 保护整个系统——从原始数据到最终应用——同时确保所有操作符合内部政策和外部法规。
• 关键功能： 访问控制（RBAC）、性能与漂移监控（MLOps）、审计以及记录每一次操作以实现问责。
• 治理钩子： 作为企业（安全）和负责任（伦理）治理在整个生命周期中的执行臂。

与 InfosecTrain 合作的认证 AI 治理专家（CAIGS）培训

基础的 AI 架构（数据、模型、应用、安全）是构建可扩展且可靠的 AI 系统的关键。然而，仅有技术设计不足以应对完整的治理需求。InfosecTrain 认证 AI 治理专家（CAIGS）培训 直接填补了这一空白，聚焦于整个 AI 生命周期中的伦理、监管和风险管理。通过理论与实操框架的融合，该项目帮助专业人士将治理方案落地。最终，掌握 AI 的技术层级与治理实践，才能实现强大、合规且面向未来的业务解决方案。