新的白皮书为AI算法建立了认证方法论

一份新的白皮书由TÜV AUSTRIA和约翰内斯·开普勒大学（JKU）的机器学习研究所共同发布，建立了人工智能（AI）算法的认证方法论。

这篇论文首先承认，人工智能是全球增长最快的研究领域之一，许多日常应用都依赖于图像识别、推荐系统、聊天机器人、诊断或预测等技术。

然后，它提出了以下问题：

• 这种人工智能是否值得信任和安全？
• 人工智能是否能够按照预期执行其功能？
• 人工智能的使用是否能带来预期的附加价值？
• 训练数据是否干净且使用正确？
• 大量敏感数据是否被仔细处理？

TÜV AUSTRIA和JKU开发的新认证方法旨在支持制造商开发安全、可靠和高质量的机器学习模型。它们还将为用户提供可信任的AI系统的质量标志。

Sepp Hochreiter教授是机器学习研究所的主任。

“机器学习目前是最重要的赋能技术，并将对我们的技术环境和整个生活、社会产生巨大的影响，”Hochreiter教授说。“因此，通过对机器学习应用的认证来加强消费者对该技术的信心更加重要。这就是为什么我们很高兴能够参与定义必要的质量标准的工作。”

Hochreiter教授在人工智能领域享有盛誉，并在实施奥地利的第一个机器学习椅位和JKU林茨的第一个AI学位方面发挥了关键作用。他也是ELLIS的董事会成员，ELLIS是机器学习领域最优秀的欧洲科学家的卓越网络。

认证应用

根据白皮书，第一级的成功已经实现。低至中等风险的监督学习应用已经可以认证。

Stefan Haas博士是TÜV AUSTRIA集团的首席执行官。

“我们已经开始进行首批认证项目，应用主要在工业环境中，但也在消费者领域。在开发合作的下一阶段，当前的方法将扩展，以便能够认证基于更广泛的机器学习方法的安全关键应用，”Haas博士说。“我们特别高兴能够有JKU机器学习研究所作为我们这一具有挑战性的任务的高度能干和国际公认的合作伙伴。”

认证涉及机器学习模型及其开发过程的多个维度的详细检查。这意味着不仅检查实际功能和可靠性，还检查软件安全性及其开发过程。还检查了如何保密处理个人数据以及其他道德问题。