向量搜索可以通过分析模型如何在不同场景中表示和处理数据，来帮助检测自动驾驶 AI 模型中的偏差。自动驾驶系统依赖于将摄像机图像或 LiDAR 扫描等输入转换为高维向量（嵌入）的神经网络。这些向量捕获了模型用于做出决策的特征，例如识别行人或预测车辆路径。通过比较不同场景中的这些向量，开发人员可以识别模型表现不一致的模式——例如，在处理某些天气条件或物体类型时表现较差。向量搜索能够高效地大规模比较这些嵌入，从而揭示表明存在偏差行为的差距或聚类。
例如，考虑一个主要根据白天驾驶数据训练的模型。通过使用向量搜索，开发人员可以对行人检测的嵌入进行聚类，并注意到夜间示例形成一个单独的、密度较低的聚类。这可能表明该模型由于训练数据不足，难以应对低光照场景。类似地，如果雨天骑自行车者的嵌入与晴天骑自行车者的嵌入相距较远，则该模型可能缺乏对天气变化的鲁棒性。像 FAISS 或 Annoy 这样的向量搜索工具可以快速扫描数百万个嵌入，以发现这些异常。通过量化训练数据与真实世界数据之间的相似性，团队可以精确定位代表性不足的场景，例如罕见的道路标志或不典型的车辆形状，模型可能会由于训练分布中的偏差而错误处理这些场景。
为了实现这一点，开发人员可以将训练数据嵌入索引到向量数据库中，并将它们与来自真实世界部署或测试场景的嵌入进行比较。例如，如果自动驾驶系统无法检测到某些光照下的施工锥筒，向量搜索可以检索到与这些故障案例最接近的训练示例。如果匹配结果稀疏或不相似，则表明存在数据缺口。像 TensorFlow Embedding Projector 这样的工具或自定义仪表板可以可视化这些聚类，从而更容易发现偏差。此外，在模型更新期间，团队可以使用向量搜索来确保新的训练数据解决了代表性不足的聚类。这种迭代过程有助于创建更平衡的模型，通过将性能问题直接与数据表示缺陷联系起来，从而实现有针对性的改进。