模型鲁棒性测试是指通过模拟输入数据扰动、噪声、对抗性攻击或环境变化，评估人工智能模型在这些异常条件下保持性能稳定性和可靠性的过程，其核心目标是确保模型在真实世界复杂场景中能够一致运行，避免因微小干扰导致准确度下降。
在AI产品开发中，鲁棒性测试至关重要，产品经理需将其纳入生命周期以提升产品实用性。例如，在图像识别系统中测试不同光照或遮挡条件下的表现，或在语音助手部署前验证背景噪声中的响应稳定性，通过识别并修复模型弱点，可以显著增强用户体验和商业可行性。
延伸阅读推荐：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著的《Deep Learning》（MIT Press, 2016）一书深入探讨了鲁棒性原理；或参考Ian J. Goodfellow等人于2015年在国际学习表示会议（ICLR）上发表的论文「Explaining and Harnessing Adversarial Examples」。
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