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随着AI开发逐渐成熟，类似于开源软件早期的狂野西部时代，模型的构建和使用面临着可见性和安全性的问题。为了帮助开发者更好地理解和评估AI模型，软件供应链安全公司Endor Labs推出了一个新的评分平台——Endor Labs AI模型评分。该平台对Hugging Face上超过90万个开源AI模型进行评分，旨在提高模型的透明度和安全性。
平台概述
评分标准：
- 安全性：评估模型是否存在潜在的安全漏洞和风险。
- 活动性：检查模型的维护频率和活跃度。
- 质量：评估模型的性能和可靠性。
- 受欢迎程度：衡量模型的使用频率和社区认可度。
评分方法：
- 50个开箱即用的指标：平台使用50个预设指标对模型进行综合评分。
- 自动扫描：平台自动并持续扫描模型更新或更改，确保评分的时效性。
解决的问题
可见性和安全性：
- 黑盒问题：许多AI模型像黑盒子一样，开发者无法了解其内部结构和依赖关系。
- 风险评估：模型容易受到恶意代码注入、域名抢注和用户凭证泄露等风险的影响。
- 透明度：平台提供详细的评分报告，帮助开发者了解模型的安全性和可靠性。
使用场景：
- 模型选择：开发者可以通过平台查询特定任务的最佳模型，例如情感分类、语音识别等。
- 安全性评估：平台提供模型的安全评分，帮助开发者识别潜在的风险。
- 活动性监测：平台跟踪模型的更新频率，帮助开发者选择活跃维护的模型。
技术细节
评分机制：
- 多维度评估：平台基于安全性、活动性、质量和受欢迎程度四个主要类别进行评分。
- 数据解析：使用大型语言模型（LLMs）解析和组织Hugging Face上的数据，确保评分的准确性和全面性。
持续改进：
- 数据收集：随着Endor Labs收集更多数据，评分标准将不断优化和扩展。
- 平台扩展：未来，平台将扩展到Hugging Face以外的其他平台，如OpenAI等商业提供商。
AI开发与开源软件的相似性和差异
相似之处：
- 多种选择：AI开发和开源软件开发都有多种选择，但同时也伴随着众多风险。
- 依赖关系：AI模型通常构建在其他模型之上，形成复杂的依赖图，类似于开源软件中的依赖关系。
差异之处：
- 复杂性：AI模型更复杂，通常由二进制数据组成，评估难度更大。
- 静态性：与频繁更新的开源软件不同，AI模型相对静态，更新频率较低。
- 许可问题：AI模型不仅受许可证管理，还涉及到训练数据集的版权问题，增加了许可的复杂性。
Endor Labs的AI模型评分平台为开发者提供了一个强大的工具，帮助他们在选择和使用AI模型时做出更明智的决策。通过提高模型的透明度和安全性，该平台有望促进AI技术的健康发展，减少潜在的安全风险。随着AI领域的不断发展，这类工具的重要性将日益凸显。