可觀察性是指通過檢查系統(tǒng)的外部輸出（如日志、指標和跟蹤）來了解系統(tǒng)的內部狀態(tài)。可觀察性源自控制理論，是指無需直接訪問即可推斷系統(tǒng)內部正在發(fā)生的事情的能力。

為了直觀地了解可觀察性，我們可以以人體為例。我們不需要剖開身體就能了解其內部狀態(tài)。通過測量體溫、心率或血壓等外部信號，我們可以推斷出內部發(fā)生了什么。同樣，在軟件系統(tǒng)中，可觀察性使我們能夠評估應用程序的健康狀況、性能和行為，而無需直接訪問其內部流程。

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傳統(tǒng)監(jiān)控側重于跟蹤預定義的指標或事件，回答諸如“服務器宕機了嗎？”或“CPU 使用率是多少？”之類的問題。可觀察性則更進一步，實現(xiàn)了開放式探索，例如“為什么這個用戶會遇到延遲？”或“是什么導致了這種意外行為？”

通過提供對系統(tǒng)健康、性能和行為的可操作見解，可觀察性使團隊能夠主動應對挑戰(zhàn)，確保可靠性和無縫的用戶體驗。

人工智能可觀測性的興起

AI 可觀測性建立在傳統(tǒng)可觀測性原則的基礎上，將其擴展為監(jiān)控和了解 AI 系統(tǒng)的獨特組件。傳統(tǒng)可觀測性側重于日志、跟蹤和性能數(shù)據(jù)等軟件指標，而 AI 可觀測性則涵蓋更廣泛的變量，例如模型輸出、決策模式和不同條件下的行為。它提供了對 AI 系統(tǒng)如何運作以及它們做出特定決策的原因的洞察。

人工智能可觀察性的挑戰(zhàn)

AI 可觀測性帶來了一系列獨特的挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)的軟件可觀測性截然不同。這些獨特屬性要求采用一種先進的方法來監(jiān)控和理解 AI 系統(tǒng)。

• 人工智能系統(tǒng)缺乏透明度：人工智能模型通常充當“黑匣子”，產生沒有明確解釋的輸出。這種缺乏透明度會增加錯誤、偏見和意外后果的風險。
• 看不見的錯誤：AI 系統(tǒng)可能會引入傳統(tǒng)開發(fā)中通常不會遇到的獨特錯誤和不一致問題。意外的模型行為或自動決策的意外后果等問題需要一種新型的監(jiān)控。
• 監(jiān)控 AI 行為，而不僅僅是性能：傳統(tǒng)的可觀察性工具旨在監(jiān)控系統(tǒng)性能，例如延遲、資源使用情況和正常運行時間。然而，AI 系統(tǒng)需要更廣闊的視角來跟蹤模型行為、檢測漂移并識別系統(tǒng)性能之外的意外輸出。
• 責任和信任：許多組織依賴第三方人工智能模型，這引發(fā)了人們對其準確性、合規(guī)性和可靠性的質疑。
• 技能和文化差距：AI 系統(tǒng)仍然相對較新，許多團隊缺乏實施有效可觀察性實踐所需的技能或經驗。如果沒有正確的專業(yè)知識和思維方式，組織可能難以充分實現(xiàn) AI 可觀察性的好處。
• 復雜的調試：與確定性代碼不同，AI 輸出可能根據(jù)訓練數(shù)據(jù)、上下文或環(huán)境因素而變化，這使得根本原因分析更具挑戰(zhàn)性。
  
  

企業(yè)越來越多地將聊天機器人、推薦系統(tǒng)和預測分析等人工智能功能整合到其運營中。這些技術帶來了創(chuàng)新，但也帶來了風險。以加拿大航空為例，該公司部署的聊天機器人做出了意想不到的承諾，造成了客戶服務問題。即使是谷歌這樣的科技巨頭也因人工智能功能行為不可預測而面臨公眾尷尬。這些事件凸顯了組織不僅需要監(jiān)控其人工智能系統(tǒng)是否正常運行，還需要監(jiān)控其是否按預期運行的迫切需要。

人工智能可觀測性領域的機遇

雖然 AI 可觀測性帶來了挑戰(zhàn)，但它也為提高 AI 系統(tǒng)的可靠性、可擴展性和可信度提供了重要機會。GenAI 引入的抽象層允許開發(fā)人員更快地構建復雜的系統(tǒng)，從編碼轉向編排 AI 生成的組件。雖然這加速了開發(fā)，但也增加了風險，因為開發(fā)人員失去了對底層流程的精細控制。為了解決這些問題，AI 系統(tǒng)的可觀測性必須不斷發(fā)展以提供：

• 更深入的洞察：可以解碼人工智能決策背后的邏輯并提出可操作洞察的工具。
• 道德護欄：根據(jù)預期用例驗證人工智能行為并標記偏差的系統(tǒng)。
• 人為監(jiān)督：維持問責的機制，確保人工智能增強而不是破壞系統(tǒng)可靠性。

在 SmartBear，可觀察性始終致力于幫助開發(fā)人員和團隊維護高質量、可靠的系統(tǒng)。隨著軟件格局隨著人工智能的興起而發(fā)展，我們對可觀察性的看法也隨之變化，以應對這些新挑戰(zhàn)，同時堅守我們的核心使命：簡化復雜性并提供切實可行的見解。

• 為團隊提供可操作的見解： SmartBear 優(yōu)先考慮解決實際問題的見解，超越表面層面的指標來回答諸如“為什么會發(fā)生這個問題？”之類的開放式問題。
• 以用戶為中心的設計：我們強調清晰、可操作的見解，而不是令人不知所措的儀表板，從而使團隊更容易做出明智的決策。
• 支持開發(fā)人員的發(fā)展：隨著開發(fā)人員轉向協(xié)調 AI 組件，SmartBear 提供支持他們不斷變化的角色和職責的工具。
• 確保信任和質量：我們的解決方案使團隊能夠充分了解他們的系統(tǒng)，同時保持高質量的性能，從而建立信任。

人工智能驅動世界中可觀察性的未來

從傳統(tǒng)可觀測性向 AI 可觀測性的演變是不可避免的，也是必要的。在應對這一轉變的過程中，開發(fā)人員和組織必須采用新的策略和工具，以跟上 GenAI 的變革性影響。通過投資透明度和問責制，我們可以充分利用 GenAI 的潛力，同時防范其復雜性，最終建立信任并加速創(chuàng)新。

對進步和監(jiān)督的雙重關注將確保可觀察性仍然是人工智能時代強大、可靠的軟件開發(fā)的支柱。

準備好應對挑戰(zhàn)并抓住 AI 可觀察性帶來的機遇了嗎？SmartBear 可幫助您駕馭這一不斷變化的形勢。詳細了解 SmartBear Insight Hub，了解我們的解決方案如何幫助您的團隊保持信任、確保質量并自信地采用 AI 驅動的系統(tǒng)。

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