随着人工智能 （AI） 越来越多地渗透到我们的生活中，对这些系统的信任变得至关重要。IBM 概述了五项基本原则，这些原则对于创建 AI 模型至关重要，这些模型不仅技术复杂，而且符合道德和安全。这些原则旨在通过确保人工智能系统易于理解、公平、透明、稳健和尊重隐私来建立用户信心。

可解释性和响应

了解 AI 决策是您的权利。可解释性确保人工智能系统能够以没有技术专长的人可以理解的方式阐明其决策过程。例如，如果人工智能拒绝了你的贷款申请，它应该提供一个你可以轻松理解的解释，而不需要人工智能或计算机科学的背景。

可解释的 AI 对于在用户和 AI 系统之间建立信任至关重要。当用户能够理解人工智能是如何做出特定决定的时，他们更有可能信任系统并对其建议充满信心。这在医疗保健、金融和刑事司法等高风险领域尤为重要，在这些领域，人工智能决策可能对个人和整个社会产生重大影响。

为了实现可解释性，值得信赖的 AI 开发人员必须优先考虑其算法和模型的透明度。他们应该努力建立能够为其决策过程提供清晰、简明解释的系统，使用广大受众可以理解的语言。此外，人工智能系统在设计时应考虑到用户反馈，允许用户提出问题并获得有关人工智能推理的有意义的回应。

可信赖 AI 模型的 5 个原则

人工智能的公平和促进公平

人工智能必须不带偏见地运作。它应该使用不同的数据集来开发，以避免可能导致歧视的偏见。人工智能的公平性意味着确保没有个人或群体受到算法的不公正的偏袒或不利。以AI招聘工具为例;它不得基于性别、种族或年龄歧视申请人，从而支持一个更公正的社会。

确保 AI 的公平性是一项复杂的挑战，需要 AI 开发人员和用户的持续关注和努力。促进公平的一个关键策略是在训练 AI 模型时使用多样化且具有代表性的数据集。这有助于确保人工智能接触到广泛的观点和经验，从而降低偏见和歧视的风险。

人工智能公平性的另一个重要方面是算法的透明度。人工智能开发人员应该对他们使用的数据和算法持开放态度，允许独立审计师评估其系统的公平性和准确性。这种透明度对于建立公众对人工智能的信任并确保以合乎道德和负责任的方式使用这些系统至关重要。

透明度和揭示人工智能的内部运作

透明度涉及照亮人工智能的“黑匣子”，使用户能够看到值得信赖的人工智能决策背后的数据和流程。这种开放性通过启用对 AI 操作的验证来促进信任。在医疗保健领域，透明的人工智能系统将允许医疗专业人员检查影响诊断的因素，确认人工智能的建议是可靠和可辩护的。

透明度与可解释性密切相关，但它不仅仅是为个人决策提供解释。一个透明的人工智能系统应该允许用户了解人工智能运作的更广泛背景，包括它使用的数据、它采用的算法以及它做出的假设。

为了实现透明度，人工智能开发人员应优先考虑与用户和利益相关者的开放式沟通。他们应该愿意分享有关其系统的信息，并就其工作的道德影响进行持续对话。此外，人工智能系统应设计有内置的审计和监控机制，允许独立专家验证人工智能决策的准确性和公平性。

稳健性和增强人工智能抵御威胁的能力

鲁棒性是关于人工智能系统的弹性。人工智能需要免受攻击并防止操纵。强大的人工智能系统可以抵御威胁，确保其数据和模型的安全。例如，管理交通信号的人工智能必须不受黑客攻击的影响，这可能会导致广泛的破坏。

确保人工智能系统的稳健性是一项关键挑战，需要人工智能开发人员、网络安全专家和政策制定者之间的合作。人工智能系统在设计时必须从一开始就考虑到安全性，使用加密、访问控制和定期安全审计等最佳实践。

除了技术安全措施外，人工智能开发人员还必须考虑其系统遭受对抗性攻击的可能性。对抗性攻击涉及操纵人工智能系统的输入数据，以欺骗或误导它。例如，攻击者可能会在图像中添加难以察觉的噪声，以欺骗 AI 图像识别系统。

为了防御对抗性攻击，AI 开发人员必须使用对抗性训练等技术，这涉及在训练过程中将 AI 暴露在各种潜在攻击中。这有助于人工智能学会识别和抵抗这些攻击，提高其整体鲁棒性和可靠性。

隐私：在 AI 中保护个人信息

隐私是可信赖人工智能的一个关键方面。人工智能系统必须保护它们收集的个人数据，确保机密性并防止未经授权的共享。例如，人工智能个人助理必须保护您的信息，并且未经您的同意不得与第三方共享您的个人详细信息。

在人工智能中保护隐私是一项复杂的挑战，需要多方面的方法。AI 开发人员必须优先考虑数据最小化，仅收集手头特定任务所需的数据。他们还应该使用差分隐私等技术，允许在不透露个人身份的情况下分析数据。

除了技术措施外，人工智能开发人员还必须对其数据收集和使用实践保持透明。他们应该提供清晰简洁的隐私政策，解释正在收集哪些数据、如何使用这些数据以及谁可以访问这些数据。用户应该能够选择退出数据收集并请求删除其个人信息。

政府和政策制定者在保护人工智能隐私方面也可以发挥作用。他们应该制定强有力的数据保护法律和法规，让人工智能开发人员对其数据实践负责，并为个人提供有意义的权利和补救措施。

总之，可信赖人工智能的五项原则——可解释性、公平性、透明度、稳健性和隐私性——对于开发可靠且尊重用户权利的人工智能系统至关重要。遵守这些原则对人工智能开发人员和用户都至关重要，确保人工智能技术不仅改善了我们的生活，而且符合我们的道德标准和安全需求。随着人工智能技术的进步，这些原则将继续塑造人工智能模型，这些模型是智能的，重要的是，值得我们信任。

然而，实施这些原则并非易事。它需要人工智能开发人员、政策制定者和公众之间的持续合作和对话。它还需要愿意在技术进步的同时优先考虑道德考虑，认识到人工智能的长期成功取决于其赢得和维持公众信任的能力。

随着我们迈向日益由人工智能驱动的未来，我们必须将 IBM 提出的这些值得信赖的 AI 原则放在首位。通过共同努力构建可解释、公平、透明、强大和隐私保护的人工智能系统，我们可以释放这项变革性技术的全部潜力，同时确保它造福全人类。