日前，世界人工智能大会已落幕，但世界人工智能的热潮正在不断袭来。在这股浪潮中，AI模型测试成为了确保AI模型可靠性的关键环节。今天，安般科技带你一探究竟，了解以深度神经网络模型（预测式AI模型）为代表的AI模型测试，并讨论AI模型测试最前沿的大模型（生成式AI模型）测试应用。
为什么要进行AI模型测试？
对AI模型进行测试主要有以下原因：
- 验证效果
验证AI模型达到预期的准确率和效率，确保AI模型具备基础可用性。
- 保障安全
测试模型在接收异常输入或受到攻击时的表现，并修复潜在问题，保障AI模型安全使用。
- 符合法规
确保模型遵守相关的数据保护和隐私法规，满足市场规范，助力AI模型持续强劲发展。
AI模型测试是对人工智能模型的性能、鲁棒性、稳定性和安全性进行评估的过程，它是AI开发和应用生命周期中不可或缺的一部分。
AI模型测试：确保AI安全可用的基石
AI模型测试主要有以下内容：
- 数据集评估
在模型训练前保障数据质量。对数据集质量进行评估，包括数据准确性、完整性、重复度，以及标签正确性、特征均衡性等多维度多指标的评估，支持对数据集进行增强，综合提升数据集质量。
- 功能指标测试
在模型训练中提升性能效果。通过准确率、召回率等指标来指引模型迭代方向，确保模型能满足业务要求，可在系统中正常使用。
- 鲁棒性评估
在模型训练后评估模型性能。通过对抗样本攻击、自然噪声攻击等方式评估模型鲁棒性，并通过神经元覆盖来评估测试充分性。
- 安全性评估
在模型应用中保障模型安全。通过抗攻击性能指标检测评估安全性，并通过水印保护、模型授权、防逆向推理和成员推理等方式提升模型安全性。
大模型测试：规模带来的挑战
大模型的典型代表包括ChatGPT、百度的文心一言、华为的盘古大模型等，它们的出现主要是用于提高AI模型的表征能力和预测性能以处理高复杂度的任务，其主要具备以下特点：
- 参数众多
大模型通常拥有数十亿甚至数千亿的参数，最新的大模型参数已达万亿以上。
- 泛化能力强
能够处理多种任务和复杂的数据模式，最新的多模态大模型能处理图片、文本等多类数据。
- 资源密集
需要大量的计算资源和数据来进行测试。
大模型的测试内容和方法
针对大模型的测试，目前仍处于研究和探索阶段，主要的评测维度包括知识能力、安全可信、价值对齐。
具体测试内容和方法如下：
- 知识能力
1. 对大模型的生成内容进行测评。大模型在实际应用中会输出各种各样的内容（文本、语音和视频等），测试可以用来评估大模型输出内容的质量和效果。
2. 该类测评最核心的工作是针对大模型类型和任务目标，构建相对应的数据集和测评维度，常见的测评维度包括语言（字词释义、成语、俗语、多语言能力）、知识（问答、考试）、推理能力（常识、数学）、理解（长短文本的阅读、分析、总结能力）等维度的测评。
- 安全可信
1. 对大模型的鲁棒性、安全性进行评估，通过测试来发现潜在的漏洞和威胁，防止大模型在恶意攻击下产生错误结果。
2. 潜在的攻击类型包括可用性攻击、完整性攻击、滥用攻击和私密性（模型/数据）攻击。具体的攻击方式包括投毒攻击、提示词注入、后门投毒、成员推断、数据窃取等方式。针对上述不同的攻击方式，可采取对齐训练、提示词指令及格式化、RLHF等方式来防御。
- 价值对齐
1. 对大模型合规性进行检查。大模型的应用需要符合特定的法律法规、道德和人类价值观的约束，测试可以帮助大模型满足合规性要求。
2. 大模型生产者一般会通过设计输出控制、敏感问题过滤等机制，实现输出结果的可控，避免出现暴力、歧视、黄赌毒等负面信息，以保障其符合人类的发展要求。
目前来看，大模型本身在不断发展、其攻击类型和方式在不断变化，而对应的检测和防御机制仍存在一定的不足，难以快速发现大模型存在的问题。
安般科技在AI模型测试领域的探索
安般科技作为模糊测试领域的领头羊，近年来通过深度研发，推出了针对AI模型的测试产品“易智”，该产品构建了丰富的AI模型测试体系，有效解决了AI模型测试目前存在的测试指标不全、缺乏负面评估和平台不统一等问题，支持对AI模型开展深度、全方位的测试，赋能AI模型生产者和消费者。
易智产品主要能力如下图
目前，易智已支持预测式AI模型的测试，并已完成生成式AI模型（大模型）的鲁棒性、安全性测试技术研发，可支持对大模型的抗攻击能力进行评测，有效保障大模型的安全。
未来展望
随着AI技术的不断进步，AI模型测试的重要性将愈加凸显。未来，我们可以预见到更多先进的测试方法和工具的出现，例如更加智能的对抗样本生成技术等。此外，行业标准和法规的完善也将进一步推动大模型测试的发展，确保AI技术在安全可靠的前提下，为社会带来更多福祉。
