隨著人工智能技術(shù)在千行百業(yè)的深度融合，AI模型的安全性、可靠性和公平性已成為關(guān)乎技術(shù)健康發(fā)展、產(chǎn)業(yè)安全穩(wěn)定乃至社會(huì)公共利益的核心議題。然而，當(dāng)前政企、科研及安全機(jī)構(gòu)在應(yīng)用 AI 模型時(shí)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：首先，AI 模型類(lèi)型復(fù)雜多樣，從傳統(tǒng)的 CNN 到前沿的 Transformer 架構(gòu)，缺乏統(tǒng)一的評(píng)測(cè)工具，導(dǎo)致評(píng)估工作碎片化、標(biāo)準(zhǔn)化程度低；其次，傳統(tǒng)評(píng)測(cè)方案兼容性差、指標(biāo)不全面，往往只能關(guān)注基礎(chǔ)性能，難以系統(tǒng)化評(píng)估魯棒性、公平性、可解釋性等關(guān)鍵安全倫理屬性，使得模型隱含的偏見(jiàn)、漏洞和潛在風(fēng)險(xiǎn)難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)；最后，手動(dòng)評(píng)估效率低下，無(wú)法應(yīng)對(duì)快速迭代的模型開(kāi)發(fā)和部署需求，尤其在紅藍(lán)對(duì)抗等需要高頻次、高強(qiáng)度測(cè)試的場(chǎng)景中更為突出。原有方案已無(wú)法滿足對(duì) AI 模型進(jìn)行高效、全面、深度安全評(píng)估的剛性需求。
本平臺(tái)是一個(gè)自動(dòng)化的人工智能模型安全評(píng)估平臺(tái)。其主要用途是對(duì)各類(lèi) AI 模型進(jìn)行自動(dòng)化、多維度、多任務(wù)的綜合評(píng)測(cè)，涵蓋從基礎(chǔ)性能到魯棒性、安全性、公平性等關(guān)鍵指標(biāo)，并輸出全面的可視化評(píng)測(cè)報(bào)告。
核心架構(gòu)：平臺(tái)由 AI 模型評(píng)估層、統(tǒng)一的 AI 模型算法框架以及容器化的 AI 基礎(chǔ)架構(gòu)層組成，支持對(duì)主流 AI 模型的統(tǒng)一接入和高性能評(píng)測(cè)任務(wù)調(diào)度。
