关于黑箱 AI 在无线系统中的可靠性保障的 conformal 校准

AI 被预测将通过提升效率、自动化和决策水平来彻底变革电信网络。然而，大多数 AI 模型的黑箱本质引入了重大风险，可能阻碍网络运营商的采纳。这些风险未被当前主流的部署策略所解决，该策略通常遵循最佳-effort 的训练-部署范式。本文综述了 conformal 校准，这是一种超越现有技术的通用框架，采用计算轻量、先进的统计工具，提供形式化的可靠性保证，无需进一步训练或微调。conformal 校准包括通过不确定性量化或 hyperparameter 选择进行部署前校准；在线监控以实时检测和缓解故障；以及部署后进行反事实分析，以解答部署后的 "what if" 诊断问题。通过将 conformal 校准融入 AI 模型生命周期，网络运营商可以确信黑箱 AI 模型作为无线系统可靠的技术启用手段。