ISO 19157

AI模型质量取决于数据完整性，而非仅仅准确性

本文概述了一个确保AI模型质量的全面框架，强调如果底层训练数据存在缺陷，即使验证准确性很高也无济于事。文章详细介绍了源自ISO标准和NIST指南的十项具体数据质量要求，重点关注纪律严明的AI团队所需的控制、指标和验证测试。该框架将数据质量分为四个阶段——训练、验证、反馈和生产——每个阶段都有不同的故障模式和所有权，并强调了聚合分数与防止模型退化的硬性门控之间的关键区别。