5.4 鲁棒性与安全强化技术

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5.4 鲁棒性与安全强化技术 5.4 鲁棒性与安全强化技术在人工智能，特别是机器学习系统日益渗透到关键领域（如自动驾驶、医疗诊断、金融风控、基础设施管理等）的今天，其行为的可靠性与安全性成为了不可回避的核心议题。仅仅追求模型在标准测试集上的高精度已远远不够。AI系统必须能够在面对各种非预期、有噪声、甚至恶意构造的输入时，依然保持性能的稳定（即鲁棒性），并且绝不能产生危及人类、环境或系统自身安全的行为（即安全性）。本节将深入探讨实现AI系统鲁棒性和安全性的关键工程与技术方案。鲁棒性（Robustness）通常指的是AI系统在面对输入数据扰动、分布变化或对抗性攻击时，其性能或预测结果保持稳定的能力。