Självmodellering och AI-säkerhet

Självmodellering innebär att ett AI-system bär en operativ modell av sin egen osäkerhet och begränsningar. Detta är centralt för att bygga AI-system som är både säkra och anpassningsbara.

Varför självmodellering?

Traditionella AI-system ger ofta svar utan att indikera hur säkra de är på svaret. Ett självmodellerande system kan däremot:

• Förutse när det närmar sig gränserna för sin träningsdata
• Estimera osäkerhet i sina förutsägelser
• Signalera när mänsklig översyn behövs
• Anpassa sig till nya situationer utan att förlora kontroll

SUTS - testsuite för självförståelse

Vi har utvecklat SUTS (Self-Understanding Test Suite) för att mäta och prova självmodellers kvalitet. SUTS testar:

1. Kalibration - stämmer estimerad osäkerhet med faktisk prestanda?
2. OOD-detektion - känner systemet igen data utanför dess domän?
3. Kontrafaktisk stabilitet - är självmodellen robust mot semantiskt bevarande perturbationer?

Praktisk tillämpning

Självmodellering är inte bara teoretiskt. Vi använder det i:

• Atlas Shield - AI-brandväggen som blockerar osäkra agenthandlingar
• Riskbudgetar - operativa gränser baserade på osäkerhetsestimat
• Audit-trails - spårbarhet av beslut med konfidensintervall

Detta är grunden för mätbar AI-governance.