混沌工程原则可应用于机器学习系统，在漏洞影响生产环境之前主动识别和解决它们。这种方法涉及有意地在机器学习管道中引入故障或压力条件，以测试其弹性和健壮性。通过这样做，团队可以更好地了解其系统的局限性并实施必要的加固措施，确保更可靠和稳定的 AI 部署。 AI
影响 通过主动识别故障点，提高已部署机器学习系统的可靠性和健壮性。
排序理由 将一种已知的工程实践（混沌工程）应用于特定领域（MLOps）。
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混沌工程增强机器学习系统弹性
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报道来源 [1]
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AI 的混沌工程：加固机器学习系统
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