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对于普通大众来说,不值得信任的人工智能的定义可能是显而易见的:歧视性的、不透明的、误用的,以及在其他方面缺乏普遍性预期的信任。然而,发展可信赖的人工智能仍然具有挑战性考虑到有时需要的实用平衡行为:例如,在“可解释性”(理解人工智能算法结果背后的基本原理的能力)和“鲁棒性”(算法达到结果的准确性)之间。