AI-輔助系統的韌性挑戰及解決方案
目錄:
- 介紹
- AI-輔助系統的脆弱性
2.1 不透明的邊界
2.2 人類能力的削弱
2.3 複雜性與易受攻擊性
- 讓AI系統更具韌性的方法
3.1 感測系統
3.2 計劃
3.3 設計
- AI-輔助系統的適用範圍
4.1 基於規則的自動化
4.2 機器學習自動化
4.3 感測系統用於自動化及個性化
- 平衡AI與人類的特點
5.1 AI的優勢
5.2 人類的優勢
- 面臨的新風險
- 從以色列的經歷中獲取的教訓
- 展望未來
- 結論
- 參考資料
AI-輔助系統的韌性挑戰及解決方案
引言
在現今日益依賴人工智慧(AI)的時代,我們越來越需要能夠在實時運行中進行決策的AI系統。然而,這些系統在面對各種不確定性和挑戰時往往表現欠佳。本文將探討AI-輔助系統的韌性挑戰以及相應的解決方案。
2.1 不透明的邊界
一個重要的韌性挑戰是AI-輔助系統的邊界及其可理解性的問題。我們對於這些系統的邊界理解有限,這往往包括傳感器的範圍以及訓練數據和模型的邊界。這使得這些系統變得非常不透明,即便是操作系統的人也不一定能夠充分理解它們。
2.2 人類能力的削弱
隨著對AI系統的依賴日益增加,人類往往會因此而喪失一些能力。他們開始依賴這些系統來感知和操作,這可能導致他們失去了對系統背景和微妙之處的認識。這種情況會限制系統在處理非常條件和需要新行動的時候的韌性。
2.3 複雜性與易受攻擊性
複雜性是另一個韌性挑戰。隨著系統的複雜程度增加,其易受攻擊的潛在性也隨之增加。更多的複雜性意味著更多的可能性,進而增加了遭受干擾的風險。而干擾系統的代價又可能非常小。這引出了一個問題:新興的AI-輔助系統存在哪些脆弱性?
3. 讓AI系統更具韌性的方法
為了應對上述韌性挑戰,我們需要採取一些措施,以確保AI-輔助系統的適應能力和韌性。
3.1 感測系統
建立一套能夠感知系統操作條件並及時識別異常的感測系統至關重要。這不僅僅包括傳統意義上的物理傳感器,更包括對組織的運作條件有所認知的能力。這可以通過建立一個組織的意識來實現,並對其運營條件有所了解。很多組織目前並沒有這種認知能力。
3.2 計劃
在面對異常操作時,我們需要制定相應的計劃。這意味著我們需要明確界定誰來做出決策、如何做出決策。在這方面,人類在很多情況下仍然不可替代。我們不能完全依賴機器來進行這些決策,而是需要人的參與。
3.3 設計
我們需要設計系統以確保其具有足夠的靈活性和適應能力,並能夠在異常操作下繼續運作。同時,我們需要積極參與實踐,因為這是非常不規則的操作。如果這種情況每週發生一次,它就變成了常規操作,而不再是異常操作。
4. AI-輔助系統的適用範圍
AI-輔助系統可以應用於多個領域,其中包括基於規則的自動化、機器學習自動化以及使用感測系統進行自動化和個性化。下面將分別介紹這三種場景。
4.1 基於規則的自動化
在這種場景中,我們通過一系列特定的規則來取代人類執行特定任務。這些任務往往需要處理結構化的輸入數據,例如文本或語音。通過應用一組應用的規則,我們可以將這些結構化的輸入數據轉換為結構化的輸出數據。
4.2 機器學習自動化
在這種場景中,我們通過示範大量不同情境的例子來訓練機器,使其能夠處理少結構化的輸入數據。通過訓練,機器能夠將這些少結構化的輸入數據轉換為大部分時間內結構化的輸出數據。
4.3 感測系統用於自動化及個性化
感測系統的另一種應用是通過感知和識別不同客戶、病人以及其他情境的特定信號,定制相應的操作行為。這可以通過個性化新的行為規則來實現。
5. 平衡AI與人類的特點
我們需要平衡AI和人類的不同特點,以建立強大而韌性的系統。
5.1 AI的優勢
AI的優勢在於計算能力更強、能夠識別非結構化數據中的模式、可重複性高、不會感到無聊或疲勞、能夠並行處理多任務以及不會受到偏見的影響。
5.2 人類的優勢
人類在理解背景情境方面更加擅長,可以應對不斷變化的狀態和特殊情況,並且能夠更好地理解細微差別。因此,在AI和人類之間的協同合作是實現韌性的關鍵。
6. 面臨的新風險
在應用AI技術的新系統中,我們面臨著一些新的風險和挑戰。這些風險包括系統邊界不明確、人類能力削弱以及複雜性與易受攻擊性增加等問題。
7. 從以色列的經驗中獲取的教訓
通過以色列最近面臨的Hammas攻擊,我們可以看到這些風險所帶來的實際影響。以色列依賴高科技和高自動化的防護新系統,但這些系統很快被攻擊破壞,且人們對系統的運作不理解。這提醒我們需要思考如何避免類似的災難。
8. 展望未來
未來,我們需要密切關注AI-輔助系統的韌性挑戰,並采取相應的措施來提高其可靠性和適應能力,並確保人類與AI之間的平衡和協同作用。
結論
鑒於AI-輔助系統在未來的重要性和應用廣泛性,我們必須確保這些系統具備足夠的韌性和可靠性,以應對各種挑戰和風險。通過建立強大的感測系統、制定適當的計劃以及設計具有靈活性的系統,我們可以實現這一目標。同時,我們需要理解AI和人類之間的不同特點並加以適當的平衡,以確保系統的可靠性和韌性。
參考資料
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- Reference2
- Reference3
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- Reference5