抗干扰能力评测检验 AI 系统在复杂干扰环境中的工作稳定性,如电磁干扰、振动、强光等物理干扰,或多任务并行、网络攻击等逻辑干扰。在工业现场,电机运转产生的电磁干扰可能影响 AI 传感器;在公共场所,嘈杂的背景音可能干扰语音识别。评测会模拟典型干扰场景,测试系统的性能衰减程度和恢复能力。某机场的 AI 语音导航系统抗干扰能力评测中,初始系统在候机大厅(背景噪音 60 分贝)的指令识别准确率* 75%,受广播、人**谈干扰严重。通过采用波束成形麦克风(定向收音)、噪声抑制算法,在 80 分贝噪音环境下识别准确率提升至 92%,旅客问路平均耗时从 5 分钟缩短至 2 分钟,服务效率显著提高。
决策一致性评测检验 AI 模型在相同输入条件下是否输出稳定结果,避免因随机因素导致的决策波动,这在金融、医疗等对决策稳定性要求高的领域尤为重要。若同一患者的相同病历在不同时间提交给 AI 诊断系统,得到差异较大的诊断结果,会严重影响用户信任。决策一致性评测会对同一批测试样本进行多次重复测试,计算结果的标准差和变异系数。某银行的***审批 AI 决策一致性评测中,测试团队对 1000 份**申请进行 10 次重复评估,初始模型的审批结果变异系数达 8%,部分申请在不同测试中出现 “通过” 与 “拒绝” 的矛盾结果。通过优化随机种子初始化方法、固定特征处理流程,变异系数降至 2%,满足了监管机构对决策稳定性的要求,同时减少了因人工复核不一致导致的业务纠纷。
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