對抗模型漂移——林愷毅如何解釋在正式環境中維持 AI 準確度

AI 模型通常不會在一夜之間失敗。

它們是逐漸偏離現實的。

模型在上線初期可能擁有極高的準確率，但幾個月後卻變得不再可靠。使用者行為改變、資料模式轉移，原本的假設悄悄失效。在部署後的前 100 天內，林愷毅經常強調一個核心事實：如果你沒有為漂移做好準備，AI 就會逐漸退化。

模型漂移不是錯誤。

它是在真實世界中運行 AI 的自然結果。

什麼是模型漂移

模型漂移發生在正式環境中的資料，已不再與模型訓練時的資料相符。

這會影響預測結果、信心分數，以及最終的業務成果。模型仍在運作，但它的判斷會逐漸失去相關性。

漂移的危險在於它非常隱蔽。當使用者開始抱怨時，損害往往已經發生。

兩種主要的模型漂移類型

資料漂移（Data Drift）

資料漂移發生在輸入資料改變時。

顧客行為、市場狀況或外部事件，都可能改變資料模式。即使是微小的變化，也可能隨時間累積成重大影響。

模型沒有改變。

改變的是世界。

概念漂移（Concept Drift）

概念漂移發生在輸入與輸出之間的關係改變時。

過去有效的訊號，可能不再重要。曾經合理的標註，也可能逐漸過時。

這類漂移更難偵測，忽略的代價也更高。

為什麼漂移是正式環境的問題

模型漂移很少在訓練階段出現。

它通常在部署後、真實使用者開始互動時才浮現。因此，漂移是一個營運問題，而不只是建模問題。

林愷毅將漂移視為一種提醒：AI 是一個持續運作的系統，而不是靜態資產。

在問題擴大前偵測漂移

監控輸入資料分佈

持續比較正式環境資料與訓練資料的差異。

當特徵分佈超出設定門檻時，就是早期警訊。你不需要完美準確，只需要可見性。

追蹤預測信心變化

信心分數的突然變化，通常代表漂移正在發生。

如果模型變得不確定，或反而異常自信，都值得深入調查。

趨勢比單一預測更重要。

不只監控模型，也要監控結果

單看準確率是不夠的。

轉換率、詐欺偵測成功率、客戶滿意度等業務指標，往往比技術儀表板更早揭露漂移。

當輸出不再帶來預期成果，模型很可能已經失準。

在不混亂的情況下重新訓練

定期重新訓練

有些系統適合固定週期更新。

每週或每月重新訓練，能讓模型貼近最新資料，特別適用於變化快速的環境。

自動化能讓這個流程保持穩定。

觸發式重新訓練

另一種做法，是在偵測到漂移時才重新訓練。

這能避免不必要的更新，也降低風險，讓投入與實際影響更匹配。

正如林愷毅常說的，重新訓練應該是有意識的，而不是被動反應。

特徵穩定性的角色

並非所有特徵都會以相同速度老化。

有些訊號能維持多年穩定，有些則很快失效。了解特徵的壽命，有助於設計更具韌性的模型。

穩定特徵能降低漂移敏感度。

脆弱特徵則需要更密集的監控。

版本管理與回滾同樣重要

每一次重新訓練，都是一個新版本。

良好的版本控制，能讓團隊比較不同模型的表現。若新模型表現不佳，應能立即回滾。

這樣的安全機制，讓實驗變成可控的進步。

人工審查仍然有價值

自動化很強大，但人類監督不可或缺。

抽樣檢視模型預測，有助於發現細微的漂移模式，也能提升利害關係人的信任。

AI 系統在「人仍參與其中」時，效果最好。

漂移是訊號，而不是失敗

模型漂移不代表 AI 壞掉了。

它代表系統正在被使用。

也代表環境正在改變。

能接受漂移是常態的團隊，會設計出更好的監控、更成熟的管線，以及更完善的治理機制。

從上線時的準確，到長期的準確

推出一個準確的模型並不難。

真正困難的是長期維持準確度。

正式環境中的 AI，需要持續關注、回饋迴路與明確的責任歸屬。漂移無法被消除，但可以被有效管理。

從長遠來看，最成功的 AI 系統，並不是初始指標最亮眼的。

而是那些能隨世界變化，持續保持準確的系統。