Многие предприятия сталкиваются с дорогостоящими ошибками в AI-системах, не получая при этом никаких сигналов о сбое. Хотя системы исправно функционируют, результаты могут оказываться искажёнными. Это и есть разрыв в надежности, о котором редко задумываются в ходе разработки AI-программ.
Качество AI и его подтекст
В последние два года внимание сосредоточилось на оценке моделей — точности, бенчмарках и тестах на качество извлечения данных. Однако проблемы чаще возникают на уровне инфраструктуры: в потоках данных, их организации и взаимодействии с системами извлечения. Старые инструменты мониторинга не могут эффективно обнаруживать подобные несоответствия. Они лишь фиксируют, работает ли система, но не задаются вопросом, правильно ли она работает.Система может показывать отличные метрики: зеленый статус по всем инфраструктурным критериям, при этом слабо рассчитывая на актуальность извлекаемых данных. Например, AI может использовать устаревшие эти или неправильно интерпретировать запросы, что в конечном итоге ухудшает качество работы.
Четыре типа скрытых сбоев в AI
Среди распространённых проблем в AI-приложениях выделяются четыре ключевых типа ошибок. Во-первых, это ухудшение контекста: модель принимает решения на основе устаревших или неполных данных. Во-вторых, оркестрация может сбиться с курса: последовательность действий нарушается под нагрузкой. В-третьих, наблюдаются частичные скрытые сбои, когда одна из частей системы работает неверно, не срабатывает оповещение, и это ведет к уменьшению доверия у пользователей.Этот процесс может длиться неделями, пока не начнет проявляться в виде жалоб от клиентов. В-четвертых, существует риск автоматизации: ошибка, допущенная на начальном этапе, может затянуть в последствиях дальше по цепочке, влияя на бизнес-процессы в целом.
Что это значит для бизнеса
Для организаций, работающих с AI, эти риски не могут быть упущены из виду. Учитывая потенциальные финансовые потери и репутационные риски, важно внедрять более точные метрики, фокусирующиеся на том, как AI действительно обрабатывает эти и взаимодействует в процессе. Необходимо расширить существующие инструменты мониторинга, добавив слои, отслеживающие поведение AI-систем в реальном времени.Коллеги из области AI должны взять на заметку эти недостатки и проверить свою инфраструктуру на наличие подобных уязвимостей. Гарантировать надежность AI-систем в долгосрочной перспективе — задача, требующая внимания и поиска решений.