标签： AI伦理

可信赖AI框架（Trustworthy AI Framework）是一套系统化的方法论和工具集，旨在指导人工智能系统的设计、开发与部署过程，确保其在可靠性、公平性、可解释性、安全性和隐私保护等方面达到高标准。它通过嵌入伦理考量和风险管理机制 […]

负责任的AI原则是指一套指导人工智能系统设计、开发和应用的道德框架，旨在确保AI技术对社会、环境和人类福祉产生积极影响，同时防范潜在风险如偏见、歧视和隐私侵犯。这些原则通常涵盖公平性（避免算法歧视）、透明度（使决策过程可理解）、问责制（明确 […]

AI风险管理（Artificial Intelligence Risk Management）是指在人工智能系统的设计、开发、部署和运营全生命周期中，系统地识别、评估、监控和缓解潜在风险的过程。这些风险包括技术层面（如模型偏差、数据泄露、系 […]

AI治理框架是指一套系统化的原则、政策、流程和标准体系，旨在指导人工智能的开发、部署和使用过程，确保其符合伦理规范、法律要求和社会责任，核心要素包括公平性、透明度、问责制、安全性和隐私保护。 在AI产品开发的实际落地中，产品经理需将治理框架 […]

AI伦理准则(AI Ethical Guidelines)是指在人工智能系统的设计、开发、部署和使用过程中，所遵循的一系列道德原则和行为规范。这些准则旨在确保AI技术以负责任、公平、透明、安全和隐私保护的方式发展，防止偏见、歧视等风险，从而 […]

负责任AI工具包（Responsible AI Toolkit）是一套专为人工智能系统开发设计的软件工具和框架，旨在辅助开发者和企业将负责任AI原则——包括公平性、透明性、可解释性、隐私保护及安全性——融入AI产品的全生命周期。它提供标准化 […]

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 […]

AI伦理（AI Ethics）是指人工智能系统在设计、开发、部署和使用过程中所涉及的道德原则和规范，旨在确保技术公平、透明、可解释、负责，并保护用户隐私与社会福祉，以避免偏见、歧视或潜在危害。 在AI产品开发的实际落地中，产品经理需将伦理考 […]

可信赖AI（Trustworthy AI）是指人工智能系统在开发、部署和使用过程中，能够确保其行为公平、可靠、安全、透明、可解释、尊重隐私并具有问责机制的设计框架。它强调AI必须避免偏见、防止错误决策、保护用户数据，并在出现问题时可追溯责任 […]