AI「起死回生術」：當人工智慧出包時，如何找出故障根源？

從運送醫療物資的無人機到處理日常事務的數位助理，AI系統已深入我們的生活。雖然開發者宣稱這些創新將帶來革命性改變，但實際上AI既非魔法也非完美無缺——它們確實會出錯，而且頻率不低。

AI故障可能源自技術設計缺陷、帶有偏見的訓練資料，或是程式漏洞遭惡意攻擊。要修復系統，首要之務就是找出問題根源。然而，AI系統往往連開發者都難以理解，更遑論事後調查。現有檢測技術需要取得AI內部資料，但這對受委託調查專有系統的鑑識人員來說幾乎是不可能的任務。

我們喬治亞理工學院的團隊開發出「AI心理分析系統」（AIP），能重現AI故障情境來診斷問題。這套系統透過「復活」故障的AI模型，讓研究人員能進行系統化測試。舉例來說，當自駕車無故偏離車道導致事故，傳統調查可能歸咎於鏡頭故障使AI誤判路標。但AIP能深入分析：這是單純的硬體問題？還是駭客利用軟體漏洞發動的攻擊？

現有鑑識技術無法完整調查先進AI系統，特別是那些會持續更新決策邏輯的模型。AIP運用獨特演演算法，從系統記憶體擷取決策資料，重組出與原始模型功能完全相同的複本。調查人員能在受控環境中「喚醒」這個AI，用惡意輸入測試其反應，找出潛在危險行為。

以自駕車事故為例，AIP能從當機時的記憶體快照中，提取控制車輛的AI模型完整狀態。我們測試30個AI模型（其中24個被植入會特定觸發錯誤的後門），AIP成功復原每個模型並進行測試，包含實際應用中的街景標誌辨識系統。

AIP的核心演演算法具有通用性，適用所有採用主流開發框架的AI模型。無論是商品推薦機器人還是無人機隊導航系統，調查人員無需預先了解架構細節就能進行分析。這套開源工具不僅能事後調查，更能事前為AI系統「健檢」——隨著政府各部門廣泛匯入AI，這種審計功能將愈發重要。

長遠來看，這項技術將為AI開發者與使用者創造雙贏：既能提升系統可靠性，也能增強公眾對AI應用的信任。

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