Искусственный интеллект на страже безопасности: как AI помогает проверять AI

Автор: Денис Аветисян

Новый подход использует возможности больших языковых и мультимодальных моделей для повышения надежности систем, управляемых искусственным интеллектом.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Из естественного языкового требования формируется замкнутый цикл мониторинга, демонстрируя, как спецификация задачи преобразуется в наблюдаемые метрики и, следовательно, в основу для саморегулирующейся системы.

Предлагается фреймворк REACT и инструмент SemaLens для автоматизированной проверки соответствия требований безопасности низкоуровневым реализациям нейронных сетей.

Несмотря на стремительное внедрение искусственного интеллекта в критически важные системы, обеспечение их надежности и безопасности остается сложной задачей. В работе «Fighting AI with AI: Leveraging Foundation Models for Assuring AI-Enabled Safety-Critical Systems» предложен подход, использующий сами модели искусственного интеллекта для решения этой проблемы. Разработанные инструменты REACT и SemaLens позволяют автоматизировать переход от неформальных требований к формальным спецификациям и верифицировать работу нейронных сетей восприятия, используя человекопонятные концепции. Способны ли подобные методы существенно повысить уровень доверия к автономным системам и открыть новые горизонты в области машинной безопасности?

Неоднозначность в требованиях: пролог к системному сбою

Традиционная инженерия требований во многом опирается на описание задач на естественном языке, что, однако, неизбежно влечет за собой неоднозначность и непоследовательность. Формулировки, кажущиеся понятными для человека, могут допускать различные интерпретации, что приводит к ошибкам в процессе разработки и, как следствие, к несоответствию конечного продукта ожиданиям заинтересованных сторон. Данная проблема особенно актуальна в сложных системах, где даже незначительная неясность в требованиях может повлечь за собой серьезные последствия, включая финансовые потери и угрозу безопасности. Попытки устранить эту неоднозначность посредством дополнительных уточнений часто оказываются трудоемкими и не всегда эффективными, поскольку субъективность восприятия языка сохраняется.

Неоднозначность в формулировках требований, особенно в системах, где безопасность является приоритетом, может приводить к дорогостоящим ошибкам и серьезным последствиям. Например, нечетко сформулированное требование к системе управления тормозами может быть истолковано разработчиками по-разному, что приведет к неправильной работе системы и, как следствие, к аварии. Стоимость исправления таких ошибок на этапе разработки значительно ниже, чем на этапе эксплуатации или, тем более, после внедрения системы. Подобные проблемы особенно актуальны в авиастроении, медицине и ядерной энергетике, где даже незначительная неточность в требованиях может привести к катастрофическим последствиям, а также к значительным финансовым потерям, связанным с переработкой и компенсациями.

Существующие методы преобразования требований, сформулированных на естественном языке, в формальные, верифицируемые спецификации сталкиваются с серьезными трудностями. Несмотря на значительные усилия в области автоматической обработки языка и формальной верификации, сохраняется разрыв между тем, как люди описывают желаемое поведение системы, и тем, как эти описания могут быть однозначно интерпретированы машиной. Проблема заключается не только в сложности языка, но и в контекстуальности и неполноте требований, часто подразумеваемых, но не явно выраженных. В результате, существующие инструменты часто требуют значительной ручной работы для устранения двусмысленностей и обеспечения корректности спецификаций, что снижает эффективность и увеличивает стоимость разработки, особенно в критически важных системах, где точность и надежность имеют первостепенное значение.

REACT: автоматизация формализации с помощью LLM

Фреймворк REACT использует большие языковые модели (LLM) для преобразования требований, сформулированных на естественном языке, в точные формальные спецификации. Этот процесс включает в себя анализ неструктурированного текста требований и его трансляцию в формализованный язык, пригодный для машинной обработки и верификации. LLM применяют алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для выявления ключевых элементов, условий и ограничений, содержащихся в требованиях, и затем генерируют соответствующее формальное представление, часто использующее логику предикатов первого порядка или другие формальные языки. Точность и полнота этого преобразования критически важны для обеспечения корректности и надежности разрабатываемой системы, поскольку формальные спецификации служат основой для автоматизированного тестирования и верификации.

В рамках фреймворка REACT, использование больших языковых моделей (LLM) позволяет автоматизировать процесс преобразования неформальных требований в формальные спецификации, который традиционно выполнялся вручную и был подвержен ошибкам. Автоматизация исключает субъективную интерпретацию требований, снижая вероятность неточного понимания и последующих дефектов на этапах разработки и тестирования. Это достигается за счет анализа естественного языка требований LLM и генерации структурированного, однозначного представления, пригодного для дальнейшей обработки и верификации. В результате, вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором при формализации требований, значительно снижается, что повышает надежность и качество разрабатываемой системы.

Автоматический перевод неформальных требований в формальные спецификации, осуществляемый фреймворком REACT, напрямую используется для генерации тестовых случаев. Этот процесс позволяет создавать исчерпывающий набор тестов, покрывающих все аспекты поведения системы, описанные в требованиях. Генерируемые тесты, основанные на формальных спецификациях, обеспечивают более высокую точность и надежность верификации по сравнению с тестами, созданными вручную. Автоматизация генерации тестовых случаев значительно сокращает время и затраты на тестирование, а также минимизирует риск пропустить критические сценарии, что особенно важно для сложных систем и критически важных приложений.

Успех фреймворка REACT определяется его способностью установить отслеживаемую связь между неформальными требованиями и исполняемыми тестами. Это достигается путем автоматизированной трансляции естественного языка требований в формальные спецификации, которые затем непосредственно используются для генерации тестовых случаев. Ключевым аспектом является сохранение полной прослеживаемости: каждый тестовый случай может быть однозначно связан с конкретным требованием, что позволяет верифицировать соответствие реализации заявленным характеристикам и упрощает отладку и внесение изменений. Такая прослеживаемость критически важна для систем, где требуется высокая степень надежности и соответствия стандартам.

Интегрированная система, объединяющая REACT и SemaLens, позволяет создавать комплексные интерактивные приложения.

SemaLens: верификация систем восприятия с помощью семантического анализа

Глубокие нейронные сети (ГНС), всё шире применяемые в системах восприятия, представляют собой уникальные задачи для верификации из-за своей внутренней сложности. Нелинейная природа ГНС и огромное количество параметров затрудняют традиционные методы тестирования и анализа, поскольку невозможно гарантировать корректное поведение сети для всех возможных входных данных. Особенно сложно обеспечить предсказуемость и надежность ГНС в критически важных приложениях, таких как автономное вождение или медицинская диагностика, где ошибки могут иметь серьезные последствия. Отсутствие прозрачности в процессе принятия решений ГНС — так называемая проблема «черного ящика» — усугубляет эти сложности, требуя новых подходов к верификации, которые учитывают специфику данной архитектуры и позволяют выявлять потенциальные уязвимости и ошибки.

SemaLens использует возможности моделей «Зрение-Язык» (Vision-Language Models, VLM) для проведения анализа и тестирования глубоких нейронных сетей (DNN), применяемых в системах восприятия. Этот подход позволяет верифицировать соответствие DNN заданным требованиям, путем сопоставления визуальных данных с текстовыми описаниями и логическими утверждениями. VLM выступают в роли «оракула», способного оценить, насколько адекватно DNN интерпретирует входные данные и генерирует соответствующие выходные данные, что критически важно для обеспечения надежности и безопасности систем, зависящих от восприятия окружающей среды.

SemaLens осуществляет верификацию систем машинного зрения посредством интеграции семантического анализа и мониторинга во время работы. В основе механизма обнаружения аномалий и нарушений требований лежит сравнение векторных представлений (embeddings), полученных от Vision-Language Models (VLM). Для определения отклонений используется порог сходства в 0.4; если сходство между ожидаемым и фактическим представлением падает ниже этого значения, система сигнализирует о потенциальной проблеме. Данный подход позволяет выявлять несоответствия в восприятии и поведении системы в реальном времени, обеспечивая надежность и соответствие заданным требованиям.

Пространственно-временной анализ в SemaLens обеспечивает комплексное понимание поведения системы восприятия в динамических средах. Этот подход выходит за рамки анализа отдельных кадров или моментов времени, учитывая взаимосвязь между объектами и событиями в последовательности. SemaLens использует данные о положении объектов в пространстве и их изменения во времени для построения логической модели поведения системы. Это позволяет выявлять аномалии и несоответствия требованиям не только в статических сценах, но и в условиях изменяющейся обстановки, например, при движении объектов или изменении освещения. Анализ включает в себя оценку согласованности действий системы восприятия во времени и пространстве, что необходимо для обеспечения надежности и безопасности в критически важных приложениях, таких как автономное вождение и робототехника.

Безопасность и соответствие: важность стандартов

Верификация и валидация играют первостепенную роль, особенно в приложениях, где безопасность является критически важной. Эти процессы — не просто формальность, а фундаментальная необходимость для обеспечения надежности и предсказуемости систем. Верификация, по сути, доказывает, что система построена правильно — соответствует ли она заданным спецификациям и требованиям. Валидация же подтверждает, что система построена для решения правильной задачи — соответствует ли она потребностям пользователей и условиям эксплуатации. В контексте критически важных систем, таких как авиационные системы управления или медицинское оборудование, ошибки могут привести к катастрофическим последствиям, поэтому тщательное проведение верификации и валидации — это не только вопрос соответствия стандартам, но и гарантия безопасности и сохранения жизней. Использование строгих методологий и инструментов для этих процессов позволяет выявлять и устранять дефекты на ранних этапах разработки, минимизируя риски и повышая доверие к системе.

Соблюдение отраслевых стандартов, таких как DO-178C, является основополагающим для подтверждения соответствия и обеспечения безопасности систем, особенно в критически важных областях, таких как авиация. Этот стандарт, разработанный для программного обеспечения воздушного транспорта, устанавливает строгие требования к процессам разработки, верификации и валидации. Он требует документирования каждого этапа жизненного цикла программного обеспечения, что позволяет проводить тщательный аудит и демонстрировать соответствие нормативным требованиям. Внедрение DO-178C не просто формальность, а необходимый шаг для минимизации рисков отказов, повышения надежности и, как следствие, защиты жизни людей. По сути, соответствие стандарту служит гарантом качества и безопасности, создавая доверие к сложным системам.

Инструменты, такие как REACT и SemaLens, играют ключевую роль в обеспечении соответствия систем требованиям безопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки. Эти платформы предоставляют возможность отслеживать и документировать каждый этап, от проектирования до внедрения, создавая чёткую и проверяемую цепочку доказательств соответствия. Благодаря автоматизированному анализу и подробной отчётности, REACT и SemaLens позволяют выявлять потенциальные несоответствия на ранних стадиях, значительно снижая риски и затраты, связанные с обнаружением ошибок в готовом продукте. Особенно важно, что эти инструменты обеспечивают необходимую прозрачность для аудитов и сертификаций, подтверждая надёжность и безопасность критически важных систем, в том числе в авиационной и автомобильной промышленности.

Автоматизация и применение формальных методов становятся ключевыми факторами в снижении риска катастрофических сбоев в системах, управляемых искусственным интеллектом. Вместо традиционных, подверженных ошибкам, методов тестирования, формальные методы используют математические доказательства для верификации корректности программного обеспечения. Это позволяет не просто выявлять ошибки, но и гарантировать, что система будет функционировать предсказуемо в любых условиях. Автоматизация процессов верификации и валидации, в свою очередь, значительно ускоряет разработку и снижает вероятность человеческой ошибки. Сочетание этих подходов позволяет создавать более надёжные и безопасные системы искусственного интеллекта, что, в свою очередь, способствует укреплению доверия к ним и их широкому внедрению в критически важные области, такие как авиация, медицина и автономный транспорт.

К устойчивому и надёжному ИИ

Ограниченный английский язык представляется перспективным подходом к снижению неоднозначности в формулировках требований к искусственному интеллекту, что особенно важно для повышения надежности и предсказуемости систем. Использование строгого, структурированного подмножества английского языка позволяет минимизировать вероятность различных интерпретаций, тем самым упрощая процесс автоматизированной проверки и верификации, осуществляемой, например, системой REACT. Такой подход не только повышает точность понимания требований алгоритмами, но и способствует созданию более безопасных и устойчивых к ошибкам ИИ-систем, поскольку четкость формулировок является основой для корректной реализации и функционирования.

Современные модели компьютерного зрения и обработки естественного языка, такие как CLIP, непрерывно совершенствуются, что напрямую влияет на эффективность анализа, проводимого системой SemaLens. Улучшение способности этих моделей понимать и сопоставлять визуальную информацию с текстовыми описаниями позволяет SemaLens точнее выявлять потенциальные ошибки и несоответствия в AI-системах. Более высокая точность анализа, достигнутая благодаря этим моделям, способствует более надёжной верификации и мониторингу, а также снижает вероятность пропусков критических уязвимостей на ранних этапах разработки. Благодаря постоянному развитию Vision-Language Models, SemaLens становится все более мощным инструментом для обеспечения безопасности и надёжности AI-приложений.

Предлагаемая в данной работе структура использует возможности искусственного интеллекта, объединяя компоненты REACT и SemaLens, для повышения безопасности и надёжности систем, управляемых ИИ. Она направлена на обнаружение ошибок на ранних стадиях разработки, проведение формальной верификации и мониторинг в процессе эксплуатации. Такой подход позволяет комплексно оценить поведение системы и выявить потенциальные уязвимости. Хотя конкретные количественные улучшения в производительности пока не измерены, разработанная структура представляет собой перспективный путь к созданию более устойчивых и предсказуемых ИИ-систем, способных функционировать с повышенной степенью надёжности в критических приложениях. Дальнейшее развитие и интеграция подобных инструментов представляются ключевыми для обеспечения доверия к технологиям искусственного интеллекта.

Дальнейшие исследования и развитие формальных методов и автоматизированной верификации представляются ключевыми для раскрытия полного потенциала искусственного интеллекта. Эти подходы позволяют не просто тестировать AI-системы на наличие ошибок, но и доказывать их корректность и надёжность на математическом уровне. Такая верификация, в отличие от эмпирических тестов, способна гарантировать отсутствие определенных видов ошибок, что критически важно для применения AI в областях, связанных с безопасностью и ответственностью, таких как автономное вождение или медицина. Совершенствование автоматизированных инструментов верификации позволит существенно снизить трудоемкость и стоимость подтверждения надёжности сложных AI-систем, открывая путь к их более широкому и безопасному внедрению в различные сферы жизни.

Исследование показывает, что попытки формальной верификации глубоких нейронных сетей сталкиваются с трудностями из-за их сложности и непредсказуемости. Предложенный подход REACT и SemaLens, использующий большие языковые и зрительно-языковые модели, стремится преодолеть этот разрыв между неформальными требованиями и низкоуровневыми реализациями. В этом можно усмотреть отголоски мудрости Андрея Николаевича Колмогорова: «Вероятность того, что система будет работать правильно, обратно пропорциональна её сложности». Действительно, попытки контролировать чрезмерно сложные системы обречены на провал, если не найти способ вырастить их из более простых элементов, понимая, что каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое. Предложенный фреймворк, по сути, пытается найти этот путь к органичному росту, используя возможности искусственного интеллекта для проверки и уточнения требований, чтобы система взрослела более предсказуемо.

Что дальше?

Предложенные подходы, использующие большие языковые и визуально-языковые модели для верификации систем с искусственным интеллектом, не решают проблему, а лишь трансформируют её. Вместо поиска ошибок в коде, исследователи теперь будут искать ошибки в промптах. Это не прорыв, а эволюция сложности. Система не ломается — она приобретает новые, менее предсказуемые формы отказа. Долгосрочная стабильность, демонстрируемая подобными решениями, — признак скрытой катастрофы, отложенной до момента, когда система столкнется с непредвиденной ситуацией.

Ключевым ограничением остается зависимость от качества исходных требований, выраженных естественным языком. Какая гарантия, что формализованные требования, полученные с помощью LLM, не содержат скрытых противоречий или неполнот? Вместо автоматической верификации, мы получаем автоматическое воспроизведение человеческих ошибок в новом, более сложном формате. Следующим шагом видится не столько улучшение самих моделей, сколько разработка методов, позволяющих оценивать и минимизировать неопределенность, присущую естественному языку.

В конечном итоге, исследование должно сместиться от поиска «правильных» ответов к пониманию границ применимости и потенциальных режимов отказа. Экосистема ИИ не строится, она вырастает. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое. И задача исследователя — не предотвратить этот сбой, а научиться предвидеть его форму и смягчить последствия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20627.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-26 08:31