什么是模型安全评估？

模型安全评估(Model Safety Evaluation)是人工智能开发中的关键环节，旨在系统性地检验机器学习模型在部署后面对潜在威胁（如对抗性攻击、数据偏差或环境变化）时的安全性和鲁棒性。这一过程确保模型不会产生有害行为，如隐私泄露、歧视性决策或意外故障，从而保障用户权益和系统可靠性。

在AI产品开发的实际落地中，模型安全评估是产品经理必须优先考虑的因素。例如，在金融风控或医疗诊断应用中，通过集成对抗训练和公平性检测工具，团队能提前识别并修复模型漏洞，避免上线后引发安全风险或法律纠纷，提升产品的可信度和市场竞争力。