湖南
正如新能源汽车的智能驾驶系统存在风险，目前各家都改为“智能驾驶辅助系统”了。对于数据库场景，AI“失控”风险的确会存在，尤其是在涉及数据变更、配置更改等高风险操作时。所以，设定清晰、可控、透明的边界，是AI智能运维在关键领域落地的必要条件。
数据隐私、模型偏差问题如何控制？
1）数据隐私
● 风险：智能运维平台需采集大量监控数据（指标、日志、SQL语句等），这些数据可能包含敏感企业业务信息、用户信息等商业数据，处理不当会导致泄露。
● 控制
○ 最小化采集：仅采集必要数据，进行敏感字段脱敏。
○ 数据本地化/加密传输存储： 严格遵守合规要求，确保数据在传输和存储中安全。
○ 严格访问控制与审计： 控制谁可以访问哪些数据，并且有详细的可追溯的审计日志。
2）模型偏差
● 风险： 训练数据不全面、不均衡或有缺陷，导致模型对特定场景判断错误，产生如在资源调度异常等不可控后果。
● 控制：
○ 使用更全面、均衡的数据集合训练： 确保数据集代表性强、覆盖广泛场景，最好从生产环境获取。
○ 持续监控与建立正向反馈训练机制： 在生产环境中持续监控模型预测结果与现实的偏差，建立反馈闭环和定期再训练机制，不断纠错，完善AI自身的能力和准确性。
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