当预测型AI遇见生成式AI，谁在算未来？谁在造未来？
AAIA核心能力要求：精准识别两类AI技术特性差异，评估其应用风险与控制点
?? 概念重构：AAIA认证中的技术定义与审计重点
1. 预测型AI = 数据预言家（审计焦点：可解释性 & 数据偏见）
2. 生成式AI = 数字造物主（审计焦点：内容真实性 & 伦理风险）
-
AAIA考点映射：
-
幻觉（Hallucination）检测：审计输出内容的真实性（如金融报告虚构数据）→ 需建立 人工复核+交叉验证 流程
-
偏见放大机制：训练数据隐含歧视导致生成内容偏见（如招聘文案性别倾向）→ 需采用 IBM AI Explainability 360 评估公平性
-
版权合规：生成内容是否侵犯知识产权（AAIA模块2.4）
-
场景化审计案例对比（AAIA实操能力要求）
?? AAIA认证工具链实战（考试重点内容）
预测型AI审计工具包
-
可解释性工具：SHAP（特征贡献可视化）、LIME（局部模型解释）→ 验证预测逻辑合理性
-
漂移检测：Evidently AI 监控模型性能衰减（如销售预测模型季度校准）
-
生成式AI审计工具包
-
内容真实性检测：GPT-4输出水印技术 + CrossCheck 人工审核平台
-
偏见扫描：IBM AI Fairness 360 评估生成内容的公平性指标（如性别/种族平衡度）
-
预测型AI：需嵌入动态风险仪表盘（实时监控预测偏差）
-
生成式AI：必须建立伦理审查委员会（审核创作边界）
-
?? AAIA考点提示：
考试要求熟练描述工具适用场景与输出报告解读（如SHAP瀑布图分析）
?? AAIA知识体系延伸
治理融合趋势（模块1.1+1.2）
-
预测型AI：需嵌入动态风险仪表盘（实时监控预测偏差）
-
生成式AI：必须建立伦理审查委员会（审核创作边界）
-
法规合规性（模块1.5）
?? AAIA备考建议
-
重点模块：
-
AI运营（占比46%）：深度掌握开发-部署-监控全生命周期漏洞（如数据中毒攻击）
-
AI审计工具（占比21%）：熟练操作 LIME/SHAP工具 的输出报告解读
2.案例学习
- 分析 NIST AI RMF 框架中的“可解释性-安全性”权衡案例（AAIA高频考点）
-
3.伦理冲突题：
“医疗诊断AI拒绝向晚期患者透露病情，是否合规？” → 需援引患者知情权与算法透明性条款
认证价值总结：
AAIA持证人能同时驾驭 “审计AI系统”（审AI本身）与 “用AI做审计”（AI审计）的双重能力，成为企业AI合规的“守门人”