什么是对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）？

对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）是指机器学习模型在面对故意设计的对抗性样本时，能够保持其预测准确性的能力。这些对抗性样本通常是对原始输入数据进行细微修改后生成的，旨在误导模型做出错误判断，例如在图像识别中添加肉眼难以察觉的噪声导致模型误分类。在人工智能系统中，增强对抗性鲁棒性是提升模型安全性和可靠性的核心要素，确保其在恶意攻击或异常输入下依然表现稳健。

在AI产品开发的实际落地中，对抗性鲁棒性尤为重要，直接影响产品的可信度和商业价值。例如，自动驾驶系统需抵御道路标志上的对抗性扰动，以防车辆误判；金融风控模型必须抵抗精心设计的欺诈输入，避免资金损失。开发者常通过对抗训练（Adversarial Training）、输入预处理或鲁棒优化算法来提升模型鲁棒性，确保产品在真实场景中的可靠运行，尤其在安全关键领域如医疗诊断或工业控制中，这已成为产品迭代的必备考量。