信任（Trust）是人类社会互动的基础心理机制，指个体或群体对他人、组织或系统在特定情境下表现出的可靠性、诚实性及能力的信念，这种信念基于风险评估和预期满足，涉及认知维度（如理性判断）和情感维度（如情感依赖）。在技术语境下，信任延伸至用户对人工智能系统的信心，其核心要素包括可预测性、透明度和伦理一致性，这些因素共同支撑着用户对AI行为的接受度和长期依赖。
在AI产品开发的实际落地中，建立用户信任是产品成功的关键驱动力。开发者需通过设计确保系统的高可靠性（如通过自动化测试降低错误率）、可解释性（例如采用可解释AI技术提供决策逻辑）、公平性（避免数据偏见和算法歧视），以及隐私保护机制（如差分隐私）。例如，在金融风控AI中，透明决策过程能增强用户采纳率；在健康诊断工具中，准确性和伦理合规性直接影响信任度。当前，可解释AI（XAI）框架和监管标准（如欧盟AI法案）正推动行业实践，未来生成式AI的普及将更强调动态信任管理。推荐延伸阅读：Cathy O’Neil的《Weapons of Math Destruction》深入分析了算法对信任的潜在影响。
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