机器学习的风险

机器学习是IT专业人士和商业巨头中最热门的技术之一。几乎所有大小公司都希望通过机器学习技术来运营业务。机器学习系统在医疗保健、金融、银行、营销、基础设施、交易、IT等不同领域具有各种颠覆性的能力。

尽管在您的业务中实施机器学习技术可能既困难又具有挑战性，但对机器学习概念及其算法有深入的了解，可以使您能够显著地实施机器学习系统。

尽管机器学习已成为当今技术和业务的重要组成部分，但在数据科学家和机器学习专业人员分析机器学习系统时，仍然发现了许多风险。这些机器学习风险可能包括安全风险、数据质量差、过拟合、数据偏差、缺乏战略和经验等。在本主题“机器学习的风险”中，我们将讨论与机器学习系统相关的各种风险，以及我们如何评估机器学习风险。因此，让我们从机器学习的快速介绍开始，然后讨论与机器学习系统相关的重要风险。

什么是机器学习？

机器学习被定义为人工智能（AI）和计算机科学的一个子分支，它致力于使系统能够自动从历史数据中学习、预测和改进。它使机器更智能，能够通过新数据进行改进，而无需人工干预。

机器学习类型

机器学习有助于解决各种复杂的业务问题，并且根据学习方法，它可以主要分为四种类型。它们如下

• 监督机器学习
• 无监督机器学习
• 半监督机器学习
• 强化学习

机器学习的应用

机器学习使用大量的结构化和非结构化数据，使计算机系统能够准确地预测未来事件。机器学习是一个宽泛的术语，适用于各种行业，并有许多应用。以下是一些重要机器学习应用的列表

• 医疗保健和医学
• 金融与银行
• 营销和交易
• 个人虚拟助手
• 语音识别、文本识别和图像识别
• 交通预测
• 产品推荐
• 自动驾驶汽车
• 电子邮件垃圾邮件和过滤
• 欺诈检测
• 自动语言翻译

机器学习的风险

如今，机器学习在帮助组织分析结构化和非结构化数据、检测风险、自动化手动任务、制定数据驱动的业务增长决策等方面发挥着重要作用。通过应用自动化和提供见解，它可以取代大量人工劳动，从而做出更好的决策来评估、监控和降低组织的风险。

尽管机器学习可以用作风险管理工具，但它本身也包含许多风险。虽然49%的公司正在探索或计划使用机器学习，但只有极少数公司认识到它带来的风险。在一项全球麦肯锡调查中，只有41%的受访组织表示他们能够全面识别和优先处理机器学习风险。因此，有必要了解一些机器学习的风险，以及如何充分评估和管理它们。

以下是机器学习的一些相关风险

1. 数据质量差

众所周知，机器学习模型仅处理我们提供给它的数据，或者我们可以说它完全依赖于人类提供的训练数据来工作。我们输入什么，就会得到什么输出，所以如果我们输入糟糕的数据，机器学习模型就会产生不正确的输出。糟糕的数据或脏数据包括训练数据中的错误、异常值和非结构化数据，这些数据无法被模型充分解释。

2. 过拟合

过拟合通常出现在非参数和非线性模型中，这些模型对学习目标函数更具灵活性。

过拟合的模型完美地拟合了训练数据，以至于它无法学习算法的变异性。这意味着在测试真实数据时，它将无法很好地泛化。

3. 数据偏差

有偏差的数据意味着人为的偏见可能会渗入您的数据集中并破坏结果。例如，流行的自拍编辑器FaceApp最初被无意中训练成使人脸“更漂亮”，方法是减轻肤色——这是因为它被输入了大量肤色较浅的人的照片。

4. 缺乏战略和经验

机器学习是IT行业中一项非常新的技术，因此，训练有素的熟练资源不足是行业面临的一个大问题。此外，由于资源不足而缺乏战略和经验会导致时间和金钱的浪费，并对组织的生产和收入产生负面影响。根据对2000多人的调查，860人报告缺乏明确的战略，840人报告缺乏具备适当技能的人才。这项调查显示了缺乏战略和相关经验如何阻碍了组织机器学习的发展。

5. 安全风险

数据安全是IT领域的主要问题之一。安全也影响组织的生产和收入。在机器学习方面，存在各种类型的安全风险，这些风险可能会危及机器学习算法和系统。数据科学家和机器学习专家报告了3种主要针对机器学习模型的攻击。它们如下

• 规避攻击：这些攻击通常是由于模型中引入了对抗性输入而产生的，因此它们也被称为对抗性攻击。
  当网络使用对抗性示例作为输入来影响分类器时，就会发生规避攻击，即破坏机器学习模型。当安全违规涉及提供被错误地分类为真实的可疑数据时。定向攻击试图允许特定的入侵或中断，或者创建一般的混乱。
  规避攻击是最主要的攻击类型，在这种攻击中，数据被修改，使其看起来像真实数据。规避攻击不涉及对用于训练模型的数据的影响，但它类似于垃圾邮件发送者和黑客混淆垃圾邮件和恶意软件内容的隐蔽方式。
• 数据投毒攻击
  在数据投毒攻击中，用于训练机器学习模型的原始数据源是已知的。此外，它力求偏颇或“毒化”数据，以损害所得机器学习模型的准确性。这些攻击的影响可以通过预防和检测来克服。通过适当的监控，我们可以防止机器学习模型遭受数据投毒。
  模型偏差是最常见的数据投毒攻击类型，其中垃圾邮件发送者将带有错误输入的分类器标记为好的。
• 模型窃取
  模型窃取是机器学习中最重要的安全风险之一。模型窃取技术用于基于用于训练基模型的信息或数据创建克隆模型。我们为什么说模型窃取是机器学习专家的主要担忧，因为机器学习模型是组织的宝贵知识产权，其中包含用户的敏感数据，如账户详情、交易、财务信息等。攻击者利用原始模型的公共API和样本数据，重建一个具有相似外观和感觉的另一个模型。

6. 数据隐私和保密性

数据是开发机器学习模型的主要关键因素之一。我们知道机器学习需要大量的结构化和非结构化数据来训练模型，以便它们能够准确地预测未来。因此，为了获得良好的结果，我们需要通过定义一些隐私条款和条件来保护数据，并使其保密。黑客可以发起数据提取攻击，这些攻击可以在不被察觉的情况下进行，这可能会使您的整个机器学习系统面临风险。

7. 第三方风险

这类安全风险在行业中并不出名，因为在行业中发生这些风险的可能性非常小。当有人将业务外包给可能无法妥善管理机器学习解决方案的第三方服务提供商时，通常会存在第三方风险。这会导致机器学习行业发生各种数据泄露。

8. 监管挑战

当组织中发现知识差距时，就会出现监管挑战，例如团队成员不知道机器学习算法如何工作和做出决策。因此，缺乏知识来向监管机构证明决策的合理性，也可能成为行业面临的主要安全风险。

我们如何评估机器学习风险？

机器学习是IT界最热门的技术。尽管机器学习在每个行业中都有应用，但它也存在一些相关的风险。当将机器学习解决方案集成到您的组织中时，我们也可以评估这些风险。以下是评估组织中机器学习风险的一些重要步骤。它们如下

• 实施机器学习风险管理框架，而不是通用框架，以在实时场景中识别风险。
• 通过为员工提供机器学习技术培训，让他们了解遵循有效机器学习风险管理规程的知识。
• 通过制定评估标准来识别和管理业务中的风险，我们可以评估业务中的风险。
• 还可以通过定期根据过往经验或客户反馈调整风险监控流程和风险偏好来评估机器学习风险。

因此，通过在整个组织中拥有合适的人才、战略和熟练的资源，可以识别和最小化机器学习风险。

结论

毫不奇怪，机器学习是一项不断发展的技术，被广泛应用于许多行业，以使业务自动化和更快速。但是，正如我们最近所见，机器学习解决方案也存在一些风险。然而，数据科学家和机器学习专家正在不断研究更多关于机器学习技术，并开发新的解决方案来改进它。在本主题中，我们讨论了在业务中实施机器学习解决方案时与它们相关的一些重要风险，以及评估这些风险的步骤。希望阅读完本主题后，您对机器学习相关的各种风险有了深入的了解。