创新及产品管理能力建设项目 – 第 34 页 – 联合国创新及产品管理能力建设项目(UNSDGT)

什么是AI法案（如欧盟AI法案）？

AI法案（如欧盟AI法案）是指针对人工智能技术制定的一系列法律框架，旨在规范AI系统的开发、部署和使用，以确保其安全性、公平性和透明度。欧盟AI法案作为代表性法规，将AI系统划分为不同风险等级（如不可接受风险、高风险、有限风险和最小风险）， […]

CCPA（California Consumer Privacy Act），即加利福尼亚州消费者隐私法案，是一项于2020年生效的美国加州州法，旨在赋予加州居民对其个人数据的控制权。该法案要求企业向消费者提供访问、删除其个人数据的权利，并允 […]

GDPR（General Data Protection Regulation，一般数据保护条例）是欧盟于2018年5月25日正式实施的综合性数据隐私法规，旨在强化个人数据的保护和管理。该条例适用于全球范围内处理欧盟居民数据的组织，规定了数 […]

AI法规（Artificial Intelligence Regulations）是指为规范人工智能技术的开发、部署和使用而设立的法律、规章、政策及标准体系。其核心目标是确保AI系统的安全性、公平性、透明度和问责制，防范潜在风险如算法偏见、 […]

模型透明度审计是指对人工智能模型的内部工作机制、决策逻辑和行为表现进行系统性审查的过程，旨在提升模型的可解释性、公平性和责任性。这种审计通过分析模型的算法结构、训练数据来源、推理路径以及输出结果，揭示潜在偏见、错误或不透明之处，从而确保模型 […]

模型公平性审计是指对人工智能模型进行系统性审查的过程，旨在评估模型在不同群体（如性别、种族、年龄）中的预测或决策是否公平一致，避免因数据偏见或算法设计导致的不公正结果。这通常涉及使用统计指标（如均等机会差异或人口均等比例）来衡量偏差程度，确 […]

流式推理（Streaming Inference）是一种人工智能推理模式，它能够实时处理连续输入的数据流，边接收数据边生成输出结果，而无需等待整个输入序列完全加载。这种机制通过逐步计算来降低延迟，特别适用于时间敏感的实时应用场景，如语音识别 […]

批量推理（Batch Inference）是指在人工智能模型的推理阶段，将多个输入数据样本组合成一个批次（batch），并一次性处理这些样本的方法。这种方法通过利用GPU等并行计算硬件的特性，显著提升处理效率和系统吞吐量，相比逐个推理（on […]

热加载（Hot Loading）是一种软件开发技术，它允许在应用程序运行过程中动态更新代码、资源或模块，而无需重启整个程序。这种机制通过实时监测文件变化并自动重新加载相关部分来实现，从而大幅缩短开发反馈周期，提升开发效率。热加载常见于现代编 […]

安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）是一种密码学协议，允许多个参与方在不泄露各自私有输入数据的前提下，协作执行计算任务并获得共享结果。在这一机制中，每个参与方仅贡献其输入，计算过程通过加密 […]