Границы Безопасности: Как Данные Определяют Работу Критически Важного ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет четко определить условия, в которых искусственный интеллект может безопасно функционировать, опираясь на анализ данных, а не только на экспертные оценки.

Предложен метод определения Операционного Диапазона (ODD) для систем ИИ, критичных к безопасности, с использованием ядровых представлений и обеспечивающий возможность сертификации на основе данных.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, определение границ применимости и безопасных условий эксплуатации для систем, критичных к безопасности, остаётся сложной задачей, особенно при работе с существующими данными. В статье ‘Defining Operational Conditions for Safety-Critical AI-Based Systems from Data’ предложен новый метод Safety-by-Design, позволяющий а posteriori определять Операционный Домен Проектирования (ODD) на основе анализа данных с использованием многомерного ядра. Этот подход, основанный на детерминированном представлении, обеспечивает возможность сертификации систем ИИ, функционирующих в реальных условиях, опираясь на операционные данные, а не только на экспертные оценки. Не приведет ли это к созданию более надежных и прозрачных систем ИИ, способных эффективно работать в сложных и динамичных средах?

Всё тщетно: Определение границ безопасности ИИ

Всё чаще системы, основанные на искусственном интеллекте, внедряются в приложения, критичные для безопасности, такие как автономное вождение, медицинская диагностика и управление энергосетями. Это требует разработки надёжных методов валидации, способных подтвердить их безотказную работу в различных сценариях. Традиционные подходы к обеспечению безопасности, ориентированные на детерминированные системы, оказываются недостаточными для оценки сложности и непредсказуемости поведения ИИ. Поэтому, возникает потребность в новых, адаптивных методиках тестирования и верификации, учитывающих вероятностный характер принятия решений искусственным интеллектом и способность системы к обучению. Отсутствие адекватной валидации может привести к серьёзным последствиям, включая аварии, финансовые потери и угрозу для жизни людей, что подчёркивает важность инвестиций в разработку и внедрение эффективных методов контроля качества ИИ-систем.

Традиционные подходы к обеспечению безопасности, разработанные для систем с предсказуемым поведением, оказываются недостаточно эффективными применительно к современным системам искусственного интеллекта. Сложность и изменчивость операционных сред, в которых функционируют эти системы, создают значительные трудности для их валидации и сертификации. В отличие от классических инженерных систем, поведение ИИ-систем может меняться в зависимости от множества непредсказуемых факторов, таких как изменения в данных, новые сценарии использования и взаимодействие с окружающей средой. Это требует разработки новых методов анализа рисков и оценки безопасности, учитывающих вероятностный характер поведения ИИ и способность к обучению, а также необходимость постоянного мониторинга и адаптации к изменяющимся условиям эксплуатации. Игнорирование этой сложности может привести к непредвиденным последствиям и снижению надежности систем, особенно в критически важных областях применения.

Успешное определение области действия (Operational Design Domain, ODD) является ключевым фактором при разработке безопасных систем искусственного интеллекта, однако существующие подходы часто оказываются недостаточными для полного охвата всех возможных сценариев. Сложность заключается в том, что ODD включает не только географические и временные рамки, но и множество взаимодействующих факторов, таких как погодные условия, освещение, поведение других участников дорожного движения или специфические особенности окружающей среды. Текущие методы, основанные на дискретном перечислении условий, как правило, не способны учесть все комбинации и непредвиденные ситуации, которые могут возникнуть в реальной эксплуатации. Это приводит к тому, что системы ИИ могут демонстрировать безопасное поведение в контролируемых условиях, но выходить за рамки своих возможностей при столкновении с ранее не встречавшимися обстоятельствами, что создает серьезные риски в критически важных приложениях.

Данные против домыслов: Построение ODD на основе реальных наблюдений

Методы построения ODD на основе данных представляют собой эффективную альтернативу традиционным подходам, поскольку позволяют непосредственно выводить границы допустимой области функционирования системы, основываясь на анализе наблюдаемого поведения. Вместо предварительного определения границ экспертом, данные, полученные в процессе эксплуатации или моделирования, используются для обучения модели, описывающей допустимые состояния системы. Это особенно полезно в сложных системах, где точное определение границ a priori затруднительно или невозможно, а также в случаях, когда необходимо адаптироваться к изменениям в поведении системы. Такой подход позволяет автоматизировать процесс построения ODD и повысить его точность, используя фактические данные о работе системы.

Метод Kernel-Based ODD расширяет возможности построения операционных границ, используя ядровые функции для представления и уточнения определения ODD. В основе лежит применение математических функций ядра, таких как гауссовское ядро или полиномиальное ядро, для отображения данных в более высокоразмерное пространство признаков. Это позволяет более эффективно моделировать нелинейные зависимости в данных и, как следствие, создавать более точное и гибкое представление операционной области. Использование функций ядра позволяет адаптировать форму ODD к сложным закономерностям в данных, избегая ограничений, присущих традиционным методам, основанным на политопах.

Метод построения ODD, основанный на данных, демонстрирует высокую степень корреляции (R² > 0.97) с аппроксимациями на основе выпуклой оболочки. Это указывает на то, что полученные на основе данных границы операционного пространства эффективно отражают фактическое поведение системы, сравнимо с геометрическим представлением, полученным традиционными методами. Высокая корреляция подтверждается статистическим анализом и свидетельствует о точности и надежности подхода при определении допустимых режимов работы и выявлении потенциально опасных состояний системы.

Детерминированность как щит: Гарантии предсказуемости и валидации

Детерминированный ODD (Operational Design Domain) является критически важным условием для обеспечения сертифицируемой безопасности систем, поскольку гарантирует предсказуемое и воспроизводимое поведение при одних и тех же входных данных. Отсутствие детерминированности в ODD может привести к непредсказуемым ошибкам и, как следствие, к невозможности подтвердить соответствие системы требованиям безопасности. Достижение детерминированности предполагает строгое определение всех параметров и условий, влияющих на работу системы, а также исключение случайных факторов, способных внести непредсказуемость в её функционирование. Это необходимо для проведения валидации и сертификации, поскольку позволяет создать воспроизводимую среду для тестирования и анализа.

Основанный на ядрах (Kernel-Based) подход к построению ODD (Operational Design Domain) обеспечивает детерминированность за счет четко определенного и воспроизводимого процесса. Данный процесс включает в себя использование функций ядра для определения границ ODD, что позволяет последовательно и предсказуемо создавать ODD для идентичных входных данных. Определенность достигается за счет математической строгости, заложенной в конструкцию функций ядра и алгоритмов, используемых для построения ODD. Это позволяет гарантировать, что для одного и того же набора входных условий система всегда будет генерировать один и тот же ODD, что является критически важным для обеспечения сертифицируемой безопасности и надежности.

Валидация Операционного Пространства (ODD) осуществляется с применением метода Монте-Карло, статистически проверяющего границы, заданные ядровыми функциями. Для уточнения пороговых значений аффинности используется концепция выпуклой оболочки. Применение данного подхода к задаче VCAS, основанное на анализе набора данных из 622 110 опорных точек, демонстрирует высокую степень корреляции: коэффициент детерминации R² составляет 0,99105 для точности и 0,99979 для полноты. Это свидетельствует о надежности и адекватности используемых методов валидации ODD.

Практическая безопасность: Демонстрация эффективности в предотвращении столкновений

Определенная область эксплуатации (ODD) играет ключевую роль в безопасной работе систем, подобных VCAS — минимальной реализации системы предотвращения столкновений. Безопасность VCAS напрямую зависит от четкого понимания и строгого соблюдения границ, установленных ODD, включая условия освещения, типы дорог и допустимые скорости. Отклонение от заданных параметров ODD может привести к непредсказуемому поведению системы и, как следствие, к аварийной ситуации. Поэтому, предварительное определение и постоянный мониторинг соответствия системы ее ODD являются необходимыми условиями для надежной и безопасной работы автономных систем предотвращения столкновений в реальных условиях.

Система контроля во время работы, в сочетании с чётко определённой областью эксплуатации (ODD), обеспечивает непрерывную верификацию функционирования системы в рамках заданных границ. Этот подход позволяет отслеживать ключевые параметры и отклонения в режиме реального времени, гарантируя, что система не выходит за пределы своей спроектированной безопасной области. Постоянный мониторинг позволяет оперативно выявлять потенциальные нарушения и принимать корректирующие меры, предотвращая аварийные ситуации. Такой детерминированный подход к обеспечению безопасности особенно важен для систем, работающих в критически важных областях, таких как авиация или автономный транспорт, где даже незначительные отклонения могут привести к серьезным последствиям.

Данный подход, основанный на анализе данных и детерминированных алгоритмах, открывает новые возможности для сертификации и внедрения систем искусственного интеллекта в областях, где безопасность имеет первостепенное значение. Традиционные методы верификации часто оказываются недостаточными для сложных AI-систем, в то время как строгий контроль над операционной областью и постоянная проверка соответствия заданным параметрам позволяют гарантировать предсказуемость и надежность работы. Это особенно важно для таких применений, как системы предотвращения столкновений, автономное вождение и управление критически важной инфраструктурой, где даже незначительные ошибки могут привести к серьезным последствиям. Возможность формальной проверки и подтверждения безопасности, основанная на данных, значительно упрощает процесс получения разрешений и способствует более широкому внедрению инновационных AI-решений.

Предложенный подход к определению Операционных Областей Проектирования (ООП) для критически важных систем на основе ИИ, акцентирующий внимание на данных и ядре, неизбежно сталкивается с прагматизмом внедрения. Теоретическая элегантность метода, основанного на аффинных функциях и детерминированном определении границ, рано или поздно встретит суровую реальность «продакшена». Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это предварительное условие надежности». Стремление к излишней сложности в определении ООП, пытаясь учесть все возможные сценарии, лишь увеличит вероятность ошибок и усложнит сертификацию. Данная работа, стремясь к формализации и верификации, напоминает о том, что даже самые продуманные конструкции нуждаются в постоянной адаптации и компромиссах, переживших деплой.

Что дальше?

Предложенный подход к определению Операционных Областей (ODD) для критически важных систем, основанных на искусственном интеллекте, безусловно, элегантен. Однако, как показывает опыт, любая абстракция обречена умереть от продакшена. Формализация ODD через ядровые представления — это попытка обуздать хаос данных, но не стоит забывать: данные, как известно, всегда найдут способ сломать даже самую изящную теорию. Вопрос не в том, избежим ли мы ошибок, а в том, как быстро и эффективно мы сможем их диагностировать и устранить после развертывания.

Основным вызовом остается масштабируемость. Определение ODD для сложных систем, работающих в динамичных условиях, потребует значительно больших объемов данных и вычислительных ресурсов. И, что еще важнее, необходимо разработать инструменты, позволяющие верифицировать и валидировать эти ODD в реальном времени. Сертификация на основе данных — это, конечно, прогресс, но не стоит забывать: всё, что можно задеплоить — однажды упадёт. Вопрос лишь в том, как смягчить последствия.

В перспективе, представляется важным исследовать возможности адаптации ODD в процессе эксплуатации системы. Искусственный интеллект обучается, мир меняется, и ODD должна эволюционировать вместе с ними. Разработка алгоритмов, способных автоматически обнаруживать и реагировать на изменения в окружающей среде, станет ключевым фактором успеха. И да, это создаст новые виды паники, но, по крайней мере, с графиками.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22118.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-01 23:27

🚀 Квантовые новости