堅牢性
AIシステムがさまざまな困難または敵対的な条件下でも信頼できるパフォーマンスを維持する能力。
入力の摂動、分布シフト、または攻撃ベクトル（敵対的サンプル）に耐える特性。これは、敵対的学習、アンサンブル手法、またはロバスト最適化によって実現されます。ガバナンスにおいては、各ユースケースごとにロバスト性要件を明確化し、定義されたストレスシナリオ下でのテストを実施し、さらにロバスト性チェックを検証および監視プロセスに組み込むことで、実運用環境においてもシステムの信頼性を確保することが求められます。
ある自動運転車ベンダーは、自社のビジョンシステムに対して、シミュレートされた霧、グレア、ならびに敵対的パッチ攻撃による評価を実施しています。さらに、これらの敵対的サンプルを学習データセットに組み込み、各条件下での性能が高速道路への展開前に最低検出率を満たすことを義務付けるガバナンスポリシーを適用しています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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