面向可信AI建模的标准化验证与认证平台研究——AIVeritas在船舶性能预测中的应用

《IEEE Access》：Standards-Aligned AI Validation and Certification Platform for Trustworthy Modeling

为解决AI模型在工程领域缺乏系统性验证框架的问题，研究人员开发了符合ISO/IEC标准的AIVeritas平台，通过集成数据质量分析、模型性能评估、可解释性诊断和治理认证四大模块，实现了AI生命周期全流程的可量化审计。实验表明该平台显著提升了AI系统的可靠性、可追溯性和认证就绪度，为海事工程等高风险领域提供了首个可操作的标准化验证解决方案。

　　

随着人工智能技术在船舶设计、燃料消耗预测等工程领域的深入应用，AI模型的安全性与可信度已成为制约其落地的关键瓶颈。特别是在海事工程这类高风险场景中，模型的预测偏差可能导致严重的经济损失甚至安全事故。然而，当前缺乏系统化的框架来验证AI模型的可靠性、可解释性及合规性，导致行业难以满足ISO/IEC 24028、23053等国际标准对AI全生命周期的严格要求。

为解决这一难题，研究团队开发了AIVeritas——一个面向可信AI建模的标准化验证与认证平台。该平台首次将ISO/IEC系列标准的具体条款转化为可操作的验证模块，涵盖数据质量验证、性能评估、可解释性分析、鲁棒性测试和治理追踪等功能。通过海事船舶性能预测和MNIST手写数字分类两个典型案例，平台证明了其跨领域适用性。研究表明，任何单一模块的缺失都会导致可信度评分显著下降，凸显了全流程集成验证的必要性。

关键技术方法包括：基于ISO/IEC 5259的数据质量验证器，通过完整性评分（C_i）和异常值检测（Z-score）实现数据筛选；符合ISO/IEC 4213的模型性能评估器，采用k折交叉验证和扰动分析（δ指标）测试泛化能力；集成SHAP（Shapley Additive Explanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的可解释性引擎，量化特征贡献度（EP_k）；以及支持区块链存证的治理日志系统，实现生命周期全流程追溯。

研究结果方面：

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  数据质量验证模块对真实渔船数据集检测显示，质量评分达96.8/100，异常值处理后模型预测稳定性提升3.8%
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  模型性能评估表明，渔船推进力预测的MAPE（平均绝对百分比误差）为4.87%，R²达0.918，交叉验证方差控制在0.02以内
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  可解释性分析揭示前5个特征（船长、发动机功率等）贡献度达84.5%，SHAP瀑布图清晰展示决策逻辑
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  鲁棒性测试中，高斯噪声扰动下模型偏差仅3.1%，模式违规输入拒绝率100%
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  信任指数（Trust Index）综合评分93.1，生成符合ISO/IEC 17065的数字认证证书

讨论部分指出，AIVeritas的创新性在于将碎片化的AI验证流程系统化，首次实现从数据输入到认证输出的端到端标准对齐。平台不仅满足海事工程场景需求，还通过MNIST案例验证了跨模态适应性（图像分类准确率97.8%）。研究强调，基于条款级标准映射（如ISO/IEC 24028第6条）的验证方法，为AI在 regulated行业的合规部署提供了可复现的审计基线。未来工作将扩展人口统计学公平性分析模块，进一步增强平台在多元场景下的适用性。

这项发表于《IEEE Access》的研究，标志着AI工程化应用从"性能优先"向"可信优先"范式转变的重要里程碑，为高风险领域的AI认证建立了可量化的技术标准。