AI治理：测试的严谨性、标准化与可解释性是信任基石

AIMoby 首席洞察官为您解读。

**核心洞察与关键发现**

AI治理的关键在于对测试的深度理解与应用。测试不仅是建立信任的基石，更是识别和管理风险的核心手段。然而，如何平衡测试的严谨性与创新的活力，同时适应不同行业（从小型初创企业到大型跨国公司）的差异化需求，是当前面临的重大挑战。测试并非单一环节，而是贯穿技术生命周期的多阶段、多主体参与的复杂过程，其目的涵盖安全性、有效性乃至市场准入等多个维度。早期治理决策对测试预期和执行方式的影响深远且难以逆转，这进一步加剧了AI治理的复杂性。

**战略分析与趋势预判**

AI治理的关键在于明确测试的目的（如影响市场准入或风险演变）、平衡部署前与部署后监控的侧重，以及构建适应性强的测试体系。例如，医药和医疗器械行业强调部署前测试，而网络安全则依赖协调性漏洞披露和赏金计划等部署后机制。这种差异源于各自的激励结构、监管资源和技术特性。对AI而言，模型级评估与系统级评估同等重要，尤其是在部署环境中，应用场景的差异会显著改变风险图景。因此，发展系统级测试的最佳实践，以及在模型和系统层面均进行评估，是实现AI技术在不同风险场景下安全、有效应用的关键。为提升AI评估与测试能力，需在测试严谨性、方法标准化及结果可解释性三方面取得突破。标准化尤其能加速进展，使不同规模的企业都能采纳有效的测试方法。此外，政府伙伴的积极参与和公私协作，对于推动AI安全与标准化的发展至关重要，例如通过国际网络AI安全与研究机构和AI标准与创新中心等平台。

**未来展望与行动建议**

AI评估与测试生态系统的发展，关键在于提升测试的严谨性、标准化方法论，以及结果的可解释性。标准化将极大加速测试能力的普及，使各类组织能更有效地采纳和应用。公私伙伴关系，特别是政府与AI价值链的协同，是推动这一进程的核心动力。此外，对社会技术影响（如就业、社会韧性）的量化评估，以及在AI生命周期各阶段的透明度与信息共享机制，是未来研究和实践的重点。借鉴基因编辑、纳米技术和网络安全等领域的经验，将有助于完善AI风险管理和反馈回路。

AI Testing and Evaluation: Reflections

In the “AI Testing & Evaluation” finale, Amanda Craig Deckard explores what Microsoft has learned about testing as a governance tool; the roles of rigor, standardization, & interpretability in testing; & what’s next for Microsoft’s AI governance work.

Microsoft ResearchBrenda Potts