是的，相似性搜索可以帮助检测自动驾驶人工智能系统中的新型偏见，但其有效性取决于如何应用以及与其他方法的结合。相似性搜索通过比较新输入与现有示例的匹配程度来识别数据中的模式或集群。在自动驾驶人工智能的背景下，这可以突出显示由于训练数据中的差距或不平衡导致系统行为异常的情况。例如，如果模型主要基于白天驾驶数据进行训练，则相似性搜索可以将夜间场景标记为“异常”，并提示进一步测试以发现弱光条件下的偏见。
一个实际的例子涉及目标检测。假设自动驾驶模型难以识别带有不常见配件（如货运拖车）的自行车。通过使用相似性搜索将测试图像与训练数据集进行比较，开发人员可以识别出这些自行车在原始数据中代表性不足或缺失。这种不匹配表明存在潜在偏见：该模型可能无法在实际场景中检测到此类物体。同样，如果系统在雨天错误分类车辆，则使用相似性指标对雨天驾驶的传感器数据进行聚类可以揭示模型的训练数据缺乏足够的天气多样性。这些见解使团队能够优先收集更多样化的数据或调整模型的架构以处理这些情况。
但是，仅靠相似性搜索是不够的。它最好作为更广泛的偏见检测策略的一部分。例如，将其与异常检测或对抗性测试相结合可以帮助区分真正的偏见（例如，系统性误检测）和无害的异常值。此外，相似性搜索需要仔细调整。如果距离度量或嵌入模型与问题领域不一致（例如，使用通用图像嵌入而不是在驾驶场景中训练的嵌入），它可能会错过关键模式。开发人员还应通过将相似性结果与真实世界的性能指标进行交叉引用来验证发现。虽然相似性搜索可以标记潜在问题，但确认和解决偏见仍然取决于人为分析和迭代模型改进。