Model Drift: de onvermijdelijke veroudering van AI-modellen

Model Drift is de stille bedreiging voor AI-Investeringen. Organisaties hebben aanzienlijk geïnvesteerd in kunstmatige intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) om processen te optimaliseren en slimmere beslissingen te nemen. Er is dus een succesvol getraind model is in productie genomen dat direct waarde levert. Er schuilt echter een stille bedreiging: AI Model Drift.

In tegenstelling tot traditionele software die blijft werken zoals ontworpen, zijn AI-modellen dynamisch en gevoelig voor verandering in de echte wereld. Model Drift is de onvermijdelijke veroudering van AI-modellen, waarbij de voorspellende nauwkeurigheid geleidelijk afneemt naarmate de data-omgeving verandert.

Het falen om Model Drift proactief te managen, zet de aanvankelijke AI-investering op het spel. Dit artikel belicht wat Model Drift precies is, onderscheidt de twee hoofdoorzaken (Data Drift en Concept Drift), en schetst de noodzakelijke MLOps-strategieën om onze modellen actueel en betrouwbaar te houden. Het is cruciaal voor elke IT-manager en data-scientist om dit risico te begrijpen en te mitigeren.

Wat is Model Drift?

Model Drift (of AI model veroudering) is een kritiek concept in de wereld van Machine Learning Operations (MLOps). Het beschrijft de onvermijdelijke afname van de voorspellende nauwkeurigheid van een getraind AI-model nadat het in een live productieomgeving is ingezet.

Een AI-model trainen we om patronen te herkennen in een specifieke set historische data. Het leert een “momentopname” van de werkelijkheid. Zodra dit model begint te opereren in de echte wereld, kan die werkelijkheid echter veranderen. De nieuwe data die het model moet verwerken, wijkt in de loop van de tijd steeds meer af van de oorspronkelijke trainingsdata, waardoor het model minder effectief wordt.

Kort gezegd: Het model is niet meer representatief voor de huidige staat van de wereld. Dit kan leiden tot slechte zakelijke beslissingen, gemiste kansen, of zelfs financiële verliezen.

Kan Model Drift AI hallucinaties veroorzaken?

Model drift is geen directe oorzaak van hallucinaties in Large Language Models (LLM’s). Dit komt doordat beide problemen op fundamenteel verschillende manieren ontstaan:

Het verschil in oorzaak

1. Model Drift (Statistisch Foutmechanisme)

Model drift is een statistisch probleem van veroudering en afnemende nauwkeurigheid.

• Het treedt op wanneer de data-distributie (de input) of de relatie tussen input en output (het concept) verandert, waardoor een model minder goed wordt in het doen van de taak waarvoor het is getraind.
• Dit geldt vooral voor voorspellende (discriminerende) modellen, zoals die voor kredietrisico of fraudedetectie.

2. Hallucinaties (Generatief Foutmechanisme)

Hallucinaties zijn een probleem van generatie en coherentie.

• Ze treden op wanneer een Generatief Model (LLM) een logisch klinkend, maar feitelijk onjuist of verzonnen antwoord produceert.
• De oorzaak ligt in de manier waarop LLM’s trainen op waarschijnlijkheden. Ze zijn geoptimaliseerd om de meest waarschijnlijke volgende token te produceren op basis van de enorme trainingsdata, in plaats van te controleren op feitelijke juistheid. Ze hebben geen ingebouwde mechanismen om de waarheid te verifiëren.

Waarom hoor je meer over AI hallucinaties dan over Model Drift?

Het verschil in media-aandacht komt voornamelijk door het type AI-model dat ze beïnvloeden, de zichtbaarheid van het probleem en de directe impact op de eindgebruiker. Dit zijn de redenen waarom AI-hallucinaties vaker in het nieuws komen dan model drift:

AI-Hallucinaties: Direct en Publiek

• Hallucinaties komen bijna uitsluitend voor bij Generatieve AI-modellen die in direct contact staan met het grote publiek.
• Een hallucinatie is een direct waarneembare fout—het model verzint een feit, citeert een niet-bestaande bron, of geeft een gevaarlijk onjuist advies.
• Het gebruik van de term “hallucinatie” creëert een menselijke associatie wat het probleem direct aanspreekt.

Model Drift: Subtiel en Technisch

• Model Drift treft voornamelijk Discriminerende AI-modellen (bijv. modellen voor fraudedetectie, kredietrisico, of aanbevelingssystemen).
• Drift is een geleidelijke en statistische afname van de nauwkeurigheid over een periode. Het is een “insluipende” fout. De eindgebruiker merkt niet direct de drift, maar ervaart de gevolgen (bijv. de bank keurt meer verkeerde leningen goed).

Kortom, hallucinaties zijn de dramatische, onmiddellijke, en publieke fouten van de meest zichtbare AI-technologie (LLM’s), terwijl model drift het technische, geleidelijke, en interne falen is van de voorspellende AI die op de achtergrond draait.

De twee hoofdoorzaken van Model Drift: Data drift en Concept drift

Model Drift wordt typisch veroorzaakt door twee fundamentele soorten verschuivingen in de data-omgeving. Het herkennen van het type verschuiving is cruciaal voor een effectieve oplossing.

1. Data drift (covariate shift)

Data drift treedt op wanneer de inputdata (de onafhankelijke variabelen) die aan het model worden gepresenteerd, systematisch veranderen. De distributie van de inputdata verschuift.

• Een kredietrisicomodel is bijvoorbeeld getraind toen de meerderheid van de aanvragers uit de leeftijdsgroep 40-50 jaar kwam. Als het aanvragersbestand verschuift naar voornamelijk 20-30-jarigen, moeten de voorspellingen worden gedaan op een dataset die statistisch significant afwijkt van de trainingsdata. De relatie tussen leeftijd en kredietwaardigheid is niet veranderd, maar de input leeftijd wel.

Model Drift vs Data drift

Data drift is dus één van de twee belangrijkste oorzaken van Model Drift.

• Model Drift is het gevolg (de afname van de modelprestaties), terwijl Data drift en Concept drift de oorzaken zijn.
• Hier is het onderscheid nogmaals beknopt:

Term	Relatie tot Model Drift	Wat verandert er?
Model Drift	Het eindresultaat	De nauwkeurigheid van het model neemt af.
Data Drift	Een oorzaak	De inputdata (de onafhankelijke variabelen) verandert van distributie.
Concept Drift	Een oorzaak	De relatie tussen input en output verandert (de onderliggende ‘regels’).

2. Concept drift

Concept drift is vaak verraderlijker en treedt op wanneer de relatie tussen de inputgegevens en de uitkomst (de doelvariabele) verandert. Dit betekent dat het “concept” dat het model probeert te voorspellen, is veranderd.

• Een fraudedetectiemodel is bijvoorbeeld zeer effectief tegen bekende fraudepatronen. Als criminelen een nieuwe, slimmere methode (een nieuw ‘concept’) ontwikkelen om het systeem te misleiden, zal het oude model deze niet kunnen detecteren, ondanks dat de inputvariabelen (zoals transactiebedrag of locatie) misschien niet dramatisch zijn veranderd. De betekenis van wat fraude is, is verschoven.
• Een model dat de aandelenmarkt voorspelt als voorbeeld. Door een geopolitieke crisis kan de invloed van bijvoorbeeld olieprijs op de aandelenkoers plotseling veel zwaarder wegen dan tijdens de trainingsperiode.

MLOps model monitoring: Model Drift detectie

De sleutel tot het beheersen van AI model veroudering is proactieve MLOps model monitoring. Dit vereist een robuuste infrastructuur die continu twee dingen meet: de prestaties van het model en de integriteit van de data.

1. Prestatie monitoring

Voordat drift wordt gedetecteerd, zien we de effecten ervan in de prestaties:

• Nauwkeurigheid/Foutpercentage: De meest directe indicator. Als de nauwkeurigheid van het model (bijv. de F1-score of AUC-waarde) onder een vooraf gedefinieerde drempel zakt, is herstel vereist.
• Duidelijkheid: Voor classificatiemodellen kan het zijn dat het model steeds minder ‘zekere’ voorspellingen doet (de voorspelde waarschijnlijkheid ligt dichter bij 50%).

2. Statistische drift detectie

Om de verschuiving in de data zelf te detecteren, gebruiken MLOps-teams statistische hulpmiddelen:

• Population Stability Index (PSI): Dit is een veelgebruikte metric in de financiële sector, die kwantificeert hoeveel de distributie van een variabele is veranderd tussen twee datasets (bijv. de trainingsset en de huidige productiedata).
• Kolmogorov-Smirnov-test: Een statistische test om te bepalen of twee datadistributies significant van elkaar verschillen.

De oplossing: geautomatiseerd hertrainen

Zodra data drift of concept drift is gedetecteerd, moet een actie volgen. De ultieme oplossing voor model drift is geautomatiseerd hertrainen (retraining).

In een volwassen MLOps-pijplijn gebeurt dit niet handmatig, maar via automatisering:

1. Trigger: De monitoringtool detecteert dat de PSI een drempel overschrijdt.
2. Actie: De MLOps-pijplijn wordt getriggerd om het model opnieuw te trainen.
3. Data: Het model wordt getraind met de nieuwste, meest representatieve data.
4. Validatie & Deploy: Het nieuw getrainde model wordt gevalideerd en veilig uitgerold (vaak via A/B-testen) om de prestaties te herstellen.

Kunnen we AI Model Drift voorkomen door het gebruik van een RAG?

Het gebruik van een RAG (Retrieval-Augmented Generation)-architectuur kan Model Drift niet direct voorkomen bij het kern Machine Learning-model (zoals een classificatie- of regressiemodel).

Wat is een RAG?

Een RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation (Ophalen-Aangevulde Generatie). Het is een AI-techniek die de prestaties, actualiteit en betrouwbaarheid van Large Language Models (LLM’s) verbetert door ze toegang te geven tot externe, actuele kennisbronnen voordat ze een antwoord genereren.

Hoe RAG werkt

LLM’s worden getraind op enorme hoeveelheden historische data, waardoor hun kennis statisch is (tot het moment van training). RAG lost dit op door een dynamische stap van informatie-ophalen toe te voegen.

Het proces verloopt in twee hoofdstappen:

1. Retrieval (Ophalen)

Wanneer een gebruiker een vraag stelt, zoekt het RAG-systeem eerst in een externe kennisbank (zoals databases, bedrijfsdocumenten, PDF’s, of het web) naar relevante stukken informatie.

• Deze kennisbank wordt vaak opgeslagen in een Vector Database om snel de semantisch meest gerelateerde informatie op te kunnen halen op basis van de vraag.

2. Augmented Generation (Aangevulde Generatie)

De opgehaalde, relevante stukken tekst worden vervolgens als extra context toegevoegd aan de oorspronkelijke vraag van de gebruiker.

• Het LLM ontvangt deze gecombineerde input en gebruikt deze actuele en specifieke informatie om een nauwkeurig, contextueel relevant en feitelijk onderbouwd antwoord te genereren.

De voordelen van RAG

RAG is cruciaal voor de toepassing van generatieve AI in de praktijk, met name binnen organisaties, vanwege de volgende voordelen:

• Actualiteit (Up-to-date Kennis): Het model kan antwoorden baseren op de meest recente of bedrijfsspecifieke informatie, zelfs als die informatie nieuwer is dan de trainingsdata van het oorspronkelijke LLM.
• Feitelijke Nauwkeurigheid (Minder Hallucinatie): RAG vermindert het risico op “hallucinaties” (overtuigend klinkende maar onjuiste antwoorden) door het model te dwingen antwoorden te baseren op verifieerbare bronnen.
• Controleerbaarheid: Het systeem kan vaak de bronnen (documenten of links) vermelden die het heeft gebruikt om het antwoord te genereren, wat de transparantie en betrouwbaarheid vergroot.
• Kosten- en Tijdsbesparing: Het is een kosteneffectieve manier om de kennis van een model uit te breiden zonder het dure en tijdrovende proces van het opnieuw trainen van het gehele LLM.

Conclusie: van statisch model naar dynamisch AI-systeem

AI Model Drift is, zoals we hebben gezien, een fundamenteel en onvermijdelijk onderdeel van de levenscyclus van AI-modellen. Het is de directe reden waarom we AI-modellen niet als traditionele software kunnen behandelen, maar continu onderhoud en toezicht vereisen.

De constante dreiging van Data drift (veranderende input) en Concept drift (veranderende onderliggende relaties) benadrukt dat de initiële succesvolle training slechts het startpunt is. Voor IT-professionals en organisaties die AI serieus nemen, is de investering in robuuste MLOps model monitoring geen luxe, maar een absolute noodzaak om de langetermijnwaarde van hun machine learning-oplossingen te garanderen. Het proactief monitoren en automatisch hertrainen is de enige effectieve mitigatiestrategie.

Bovendien is het belangrijk om het onderscheid te maken met de nieuwste technologische ontwikkelingen. Hoewel technieken als RAG (Retrieval-Augmented Generation) uitstekend zijn om de kennis van generatieve modellen actueel te houden, verhelpen zij de Model Drift in voorspellende systemen niet. De mechanismen van Model Drift en RAG bevinden zich op verschillende niveaus van de AI-architectuur en lossen fundamenteel verschillende problemen op. De transitie van het bouwen van eenmalige, statische modellen naar het beheren van dynamische, lerende AI-systemen is de nieuwe norm. Door AI Model Drift serieus te nemen en de juiste MLOps-processen te implementeren, transformeren we het risico van AI model veroudering in een kans voor duurzame, betrouwbare AI-inzet die blijft presteren in een constant veranderende wereld.

Discussieer mee op ITpedia LinkedIn of op Financial Executives LinkedIn.