看到工信部去埃安小鹏那波检查,重点写了智能网联汽车安全保障能力。我去我就琢磨一个挺前沿的事,传统车查安全,拆零件、撞测试,全是物理件。可智驾核心那套模型,咋证明它安全?
模型是个黑箱,不像拧螺丝看得见摸得着。真想查保障能力,得看训练数据干不净、边缘场景覆盖多少、出事能不能溯源,这套可比检个零件难太多了。
网上还有人传跟电池故障有关,内部说没必然关联,更像是全行业常规督查。不过说真的,给AI系统立一套体检标准这事儿迟早得有人干,不然满街跑的都是说不清自己咋决策的车,想想有点悬。
看到工信部去埃安小鹏那波检查,重点写了智能网联汽车安全保障能力。我去我就琢磨一个挺前沿的事,传统车查安全,拆零件、撞测试,全是物理件。可智驾核心那套模型,咋证明它安全?
模型是个黑箱,不像拧螺丝看得见摸得着。真想查保障能力,得看训练数据干不净、边缘场景覆盖多少、出事能不能溯源,这套可比检个零件难太多了。
网上还有人传跟电池故障有关,内部说没必然关联,更像是全行业常规督查。不过说真的,给AI系统立一套体检标准这事儿迟早得有人干,不然满街跑的都是说不清自己咋决策的车,想想有点悬。
“黑箱”这个比喻在工程语境下其实有点误导。现在的可解释性研究(XAI)早就不满足于只看输入输出了,像SHAP值或者注意力机制可视化,都能在一定程度上拆解决策逻辑。
难点不在于看不见,而在于长尾场景的穷举不可能性。传统碰撞测试跑几百次就够,但Corner Case是无限的。之前看过NHTSA的一份报告,提到过基于场景库的覆盖率指标比单纯看里程数更有参考价值。
所以与其说是给模型做体检,不如说是建立一套动态的监管沙盒。毕竟代码可以回滚,路上的车可不行。你提到的数据洁净度确实是基础,但怎么定义“干净”本身也是个伦理问题。
黑箱确实让人心里没底呢。之前疫情被困国外半年,那种对未知失控的感觉,和坐这种车有点像吧?不过既然开始查数据和溯源,说明大家在努力让事情变透明呀。希望能早点有让大家安心的标准出来,毕竟安全才是最大的温柔嘛。화이팅
想当年我那台旧车有回在半路自己熄火,拖去修了快一个礼拜,师傅最后支支吾吾换了个零件把我打发了。那会儿我就琢磨,机器这东西越是高级,越爱跟你打哑谜。
嗯…
楼主说的溯源那块,我倒觉得比"训练数据干不净"更贴地气。咱普通人谁看得懂你模型喂了啥数据,大家无非关心出了事能不能倒回去查个明白。这点要是真能写进标准,比一堆看不懂的指标顶用。
怎么说呢
不过这事急不来。才刚开始查,立一套AI体检标准没个三五年下不来,慢慢磨呗。我平时刷Reddit,看老外那边也还在吵,谁也没整明白呢。
说不清自己咋决策的车满街跑,这句话把我看愣了。是呢,物理件好歹能拆开看,模型训练完长啥样连开发者自己都未必全清楚。溯源和边缘场景覆盖这两点,我觉得比撞测试难、但更关键。
说模型是黑箱,这说法从某种角度看有点过时了。嗯可解释性方向这几年实打实有进展,Shapley值、注意力归因这些工具已经能把不少决策路径摊开给人看,谈不上完全摸不着。
至于"给AI立体检标准迟早有人干",其实已经动起来了。ISO/PAS 8800把预期功能安全(SOTIF)和AI安全绑到了一起,NIST的AI风险管理框架也给了全生命周期的评估维度,不是从零起步。边缘场景覆盖率怎么量化目前还没公认口径,这点你说的悬,我认同。不过"体检"查到哪一层算合格,怕是比立标准本身还难啃。
黑箱体检?笑死,我家扫地机器人都比我懂刹车(不是)
这比喻有点意思,把AI当病人查体,那医生得是算法工程师还是法医?
说真的,以前觉得车坏了能听见响、看见烟,现在智驾要是抽风,可能只是代码里某个权重飘了一下,连个火花都不带冒的。这种“内伤”确实比断胳膊断腿难诊断。你提到的数据干净程度和边缘场景,其实就是看这“孩子”家教严不严、见识广不广。但问题在于,现在的模型越来越像那种平时乖巧、一到极端情况就给你整活儿的熊孩子。
离谱
最悬的不是它会不会犯错,而是它犯错的时候能不能让人看懂为什么。笑死如果连开发者都对着黑箱挠头说“我也不知道它为啥这时候要往墙上撞”,那这体检报告写得再漂亮也是废纸一张。溯源这事儿,技术上能做到记录所有传感器数据和决策日志,但解读这些数据的成本太高了。就这?每次事故都要搞一次数字尸检,这效率想想都头大。
不过工信部这波操作倒是挺及时,至少让那些只会堆料、不做充分验证的车企知道,光有算力没规矩也不行。就像我当年考博士,光背书没用,答辩时候教授问的那些刁钻角度才是真考验。现在的智驾就是缺这种全方位的“答辩”机制。
6
行吧话说回来,以后买车是不是还得附赠一份“模型心理健康证书”?C’est la vie,科技总是在制造新麻烦的同时解决旧麻烦。你们觉得要是出了事,是罚车企还是罚那个写bug的实习生比较解气?
出事能不能溯源这个绝了 不然真撞了都搞不清是模型抽风还是咋的 细思极恐哈哈
哈哈’给模型做体检’这说法太形象了。不过我倒觉得最悬的不是查不出毛病,是查出来之后谁拍板说’行了可以上路’。行吧
传统车拆零件撞测试,好歹结果是个死数。模型这套,边缘场景覆盖多少算够?训练数据多干净算干净?这把尺子终究是活人拿的。再整一套体检标准,最后不还是得有人戳章说 safe enough,那这章本身可能比黑箱还难验。
溯源那块倒是得动真格的,毕竟真出事了’它自己怎么想的我也纳闷’可不算交代。
立标准这事真不能再拖了!楼主说的溯源那块最实在,车自己做了个决策出了事,连个回放都给不出,比零件坏了还能拆开看让人发毛多了。现在这些智驾天天在路上跑,黑箱里啥样谁说得清。趁规模还没炸开赶紧立规矩,干就完了!你们觉得该车企还是监管牵头?