可信人工智能白皮书（37页）.pdf

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1、在人工智能实际运营和使用阶段，需要做好人工智能系统的解释说明工作，持续监测人工智能系统的各项可信风险，积极优化人工智能系统。一是对用户披露人工智能系统的技术意图。在算法的可解释性尚未成熟的情况下，对于人工智能系统技术意图的理解可以从建立适当的人机交流机制、披露系统决策的功能逻辑和使用要求、明示系统的潜在错误决策风险等方面入手。具体来说，企业应在上线部署人工智能系统时，建立适当的人机交流机制，如设置一个功能模块，通过一种通俗易懂的表达方式，如文字、图形标识、语音提示等，明确地告知用户当前是否正在与人工智能系统进行交互。在实际应用过程中，用户也应被明确告知有关人工智能系统的基本功能、性能表现、使用

2、要求、面向对象、以及系统在决策流程中扮演的角色等基本信息。二是持续开展人工智能风险监测等。建立用户反馈渠道，及时收集用户的真实意见，并对整个系统进行优化和迭代。监测人工智能系统在实际使用过程中的各种风险，不断完善监督、赔偿等机制，对造成实际损害的人工智能系统及时开展责任追溯工作和赔偿工作。可信人工智能的实现不仅仅是企业单方面的实践和努力就能够完成的，更需要多方参与和协同，最终形成一个相互影响、相互支持、相互依赖的良性生态。这个生态主要包括标准体系、评估验证、合作交流等具体内容。一是构建可信人工智能的标准体系。政策法律只能规定原则和底线，需要标准从可执行、可落地的层面来进行具体的指导和约束。目前

3、，部分国家已在制定或出台人工智能治理的原则或法律，在此基础上，可结合人工智能技术、产品或场景制定具体的标准规范。如：2021年 4 月，我国信息安全技术人脸识别数据安全要求国家标准面向社会公开征求意见，该标准主要为解决人脸数据滥采、泄露或丢失，以及过度存储、使用等问题，对于个人信息保护法草案中人脸识别相关的规定也作了更多阐述和细化。二是开展第三方的评估验证。第三方的评估验证是检验目标对象是否达到相关要求的有效手段，由于人工智能技术的复杂性，更加需要专业的第三方机构给予支持。围绕可信人工智能的特征，要重点考虑系统安全性、鲁棒性、可复现性、数据保护、可追溯性、公平性等方面的表现。中国人工智能产业发展联盟 2020 年也发布了首批商用人工智能系统可信评估结果，涉及 11 家企业的 16 个人工智能系统，为用户选型提供了重要参考；欧盟最新发布的人工智能立法提案中，也提出了将由权威第三方机构开展可信评估等举措。

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