Cloud Security Alliance 文章提出 MITL/dMITL 人机协作架构以实现可靠 AI

Cloud Security Alliance 刊发 Dr. Chantal Spleiss 的文章，主张将自动校验作为人类监督的补充而非替代，并提出基于模型的 MITL 与多样化模型的 dMITL 两种架构来过滤常规决策、减少人工疲劳并仅在真正需要时才升级给人类。 文中指出 HITL 并非终点而是过渡形态，在高风险应用中仍是欧盟《人工智能法案》强制要求的监督方式，但其人员会疲惫且产出不稳定，因此单独依赖它并不牢靠。MITL 可用同实验室更高推理能力的模型或其他实验室的对标模型做运营校验，跨实验室组合只能降低盲区而不能消除盲区。dMITL 进一步引入地理分布的多模型团队，通过平均打分或在置信度阈值上达成共识来做判定，例如执行前一致认定动作为 safe，或以 90% 一致性作为门槛，但仍需经验校准的分值与针对任务的基准支撑，且共识不应凌驾于确定性安全约束之上。