前沿译文｜如何评估一个人工智能毫无疑问信赖？（下）

了或强转化不不适当的社会群体主义，无论是关于输入原始数据的应用领域于还是方法原先设计？

? 有否选择了原始数据之中移动设备和/或易受阻碍者的多样适度和值得一提的是适度？

° 有否试验中过特定的要能社会群体或有疑问的用例？

° 有否研究并应用领域于官方网站可用的最先进的关键技术工具箱以降低对原始数据、框架和适度能的明了？

° 在AI子系统的整个一段时间内之中，有否风险管理并实行了试验中和监控潜在社会群体主义的程序（如：由于所用原始数据集的组成缺乏多样适度、非值得一提的是适度，不太可能存在容许而造成了社会群体主义）？

° 在关的持续性下，有否选择原始数据之中移动设备和/或易受阻碍者的多样适度和值得一提的是适度？

? 有否通过一些教育和意识招聘，来借助AI原先所设计和共同开发制作团队更加加注意到他们在原先设计和共同开发AI子系统时不太可能存在的社会群体主义？

? 有否确保安全和一种有助，容许标记与AI子系统的社会群体主义、歧视或列于现不佳的关的疑问？

° 有否拟定了明确的作法中和原先方法来解决疑问如何以及向谁重申此类疑问？

° 除了（之后）Firefox和/或易受阻碍者之外，有否识别系统了不太可能这样一来/间接易受AI子系统阻碍的被阻碍者？

? 在创设AI子系统的执行过程之中，对不适当的并不一定有否被普遍应用领域于和实行？

° 在自由选择这个并不一定在此之前，选择过其他关于不适当的并不一定吗？

° 有否向易受阻碍的人群征询过有关不适当的缺失并不一定，如：老年人或残疾值得一提的是？

° 有否确保安全和采用定使用量深入研究或就是指标来衡使用量和试验中所应用领域于的不适当并不一定？

° 有否创设确保安全和AI子系统不适当的有助？

可单单访适度与共通原先设计

都有是在B2C（民营企业对消费者）的应用领域，AI子系统不应当以Firefox为之为中心，原先设计AI子系统时不应当容许正当，不论他们的年龄、适度别、并能或特征，都能应用领域于AI商品或维修服务的方样式。所有社就会社会群体之中的残疾都有机就会获得这种关键技术，这一点都有关键。AI子系统不不应当采用一刀切的原先方法，而不应当选择受容许于最较广Firefox的共通原先设计应以，并遵循关的的可单单访适度原先标准。这将使正当都能不适当地获得和积极进行原有和原先再次单单现的以计算机为媒介的进转化商业活动和专用关键技术。

? 有否确保安全和AI子系统可用社就会上的各种偏好和并能？

? 有否风险管理了AI子系统的Firefox界面，对那些有相同须要要的，或残障人士，或那些有被排除仍要不确定适度的人有否可用？

° 有否确保安全和应用领域于专用关键技术（如屏幕桌面）的Firefox也可以单单访和应用领域于AI子系统的接收者、Firefox界面和子系统本身？

° 在AI子系统的规划和共同开发收尾，有不会让须要要专用关键技术的移动设备或部分进行或对其征询？

? 有否确保安全和在规划和共同开发执行过程的下一步都受制于共通原先设计应以（如受容许）？

? 有否受制于AI子一个系统潜在移动设备和/或易受阻碍者的阻碍？

° 有否风险管理了进行紧密结合AI子系统的制作团队有否与不太可能的要能移动设备和/或易受阻碍者接触？

° 有否风险管理过有否就会有社会群体易受到AI子系统结果的过份阻碍？

° 有否风险管理了子系统不太可能对移动设备或易受阻碍者活动为中心造成了不不适当的不确定适度？

个人利益关的者的进行

为了共同开发众所周知AI，提议征询在整个一段时间内之中不太可能这样一来或间接易受到AI子系统阻碍的个人利益关的者。亦提议在AI子系统地面部队此后征求不间断反馈，并创设个人利益关的者进行的长期以来有助，例如，确保安全和雇员在秘密组织实行AI子系统的整个执行过程之中获得接收者、征询和进行，。

? 有否选择过一种有助，让尽不太可能多的个人利益关的者进行到AI子系统的原先设计和共同开发？

拒绝 #6 社就会和环境污染有益于

本着不适当和预防后果的应以，更加较广的社就会、其他有感情生物和环境污染不应被看成整个AI子系统一段时间内的个人利益关的者。交友AI子系统无处不在地再次单单现在我们生活的各个应用领域（无论是教育、实习、护理或SM），不太可能就会扭曲我们对交友维修服务的价值观念，或对我们的交友父子关系和依恋造成了阻碍。虽然AI子系统可以用来降低交友技巧，但它们举例来说也就会造成了交友技巧的退转化。这举例来说就会阻碍人们的自尊。因此，须要认真监测和选择AI子系统的阻碍。不应鼓励AI子系统的开放适度和生态负起，并不应谋求研究AI消除方案，以消除可短时间持续发展要能等全当今瞩目的应用领域。总的来说，AI不应造福全进转化，还包括子孙后代。AI子系统不应有助管理和谋求民主转化进程，容忍一个人价值观念和生活自由选择的多元适度。AI子系统不得破坏民主转化执行程序、进转化审议或民主转化列于决法制，或对整个社就会构成子系统适度担忧。

环境污染有益于

本开首有助自我风险管理AI子一个系统环境污染的（潜在）积极和消极阻碍。AI子系统，即使它们承诺借助消除一些最仓卒的社就会疑问，例如气候变转化，也须要以最环保的方样式发挥作用。AI子系统的共同开发、地面部队和应用领域于执行过程，以及它的整个供不应链，都不应当在这方面顺利进行风险管理（例如，通过适当核查招聘之后的海洋资源应用领域于和太阳能消耗，自由选择更加少的净自由选择）。不应当鼓励回避政策确保安全和AI子系统整个供不应链的环境污染友好适度。

? AI子一个系统环境污染有否存在潜在的阻碍？

° 识别系统了哪些潜在阻碍？

? 在不太可能的持续性下，有否创设了风险管理AI子系统共同开发、地面部队和/或应用领域于的环境污染阻碍的有助（如：应用领域于的太阳能使用量和碳排放使用量）？

° 有否拟定了降低AI子系统整个一段时间内对环境污染阻碍的政策？

对实习和技巧的阻碍

? AI子系统有否阻碍进转化的实习和实习安排？

? 你有否通过提前通知易受阻碍的工人及其值得一提的是（贸易工就会、（欧洲）劳资委员就会）并与其进行谈判，为在你的秘密组织之中引入AI子系统铺平道路？

? 你有否回避政策，以确保安全和AI子一个系统进转化实习的阻碍想得到应有明了？

° 你有否确保安全和工人们明了AI子系统是如何行驶的，它有哪些新功能，哪些新功能不具备？

? AI子系统有否就会造成了劳动去技巧转化的不确定适度？

° 你有否回避政策以不应对去技巧转化的不确定适度？

? 该子系统有否谋求或须要要原先的（二进制转化）技巧？

° 你有否为雇员发放招聘机就会和材料来重原先获得或提升技巧？

对整个社就会或民主转化的阻碍

本开首借助我们从社就会的角度自我风险管理AI子系统的阻碍，将它对部门、民主转化和社就会的阻碍纳入考使用量范围。不应当认真选择AI子系统的应用领域于，都有是在与民主转化进程有关的持续性下，该持续性不仅还包括政治性折衷，也还包括选举环境污染（例如，AI子系统拓展假原先闻的阻碍力、区别对待不尽相同参选人、助长极权主义举动等）。

? AI子系统就会对整个社就会或民主转化造成了阻碍吗？

° 你有否风险管理了AI子系统的应用领域于对（之后）Firefox和易受阻碍者之外的社就会阻碍，比如潜在间接阻碍的个人利益关的者或整个社就会？

° 你有否敦促尽使用量降低AI子系统的潜在社就会危害性？

你有否回避政策确保安全和AI子系统不就会对民主转化造成了阻碍？

拒绝 #7 的政府

的政府应以拒绝创设有助，以确保安全和AI子系统的共同开发、地面部队和/或应用领域于的负起。本隐喻与不确定适度管理密切关的，以粉蓝色的方样式识别系统和缓解不确定适度，并可向第三方说明了和风险管理。当发生不公正或无法控制的阻碍时，不应设立可应用领域于的的政府有助，以确保安全和有应有的解决疑问不太可能适度。

名词列于：的政府；AI系统化封杀委员就会；原先设计更加正有助。

可核查适度

本节有助自我风险管理内部和从外部风险管理员对AI子系统顺利进行风险管理所须要的原有程度或前提程度。顺利进行风险管理以及得到风险管理历史纪录的不太可能适度有助紧密结合众所周知AI。在阻碍基本列于决权的不应用领域之中，还包括对安全和至关关键的不应用领域，AI子系统不应当只能被实质上风险管理。这未必反之亦然与AI子系统关的的商业模样式和科学产权接收者须要显然官方网站。

? 你有否创设了谋求AI子系统可核查适度的有助（例如，共同开发执行过程的始于适度、体能训练原始数据的来源以及AI子系统的执行过程、结果、积极和消极阻碍的日志历史纪录）？

? 你有否确保安全和AI子系统可以由实质上第三方风险管理？

不确定适度管理

须要确保安全和有并能报告AI子系统结果造成了所基于的秘密行动或不得不，并对AI子系统结果的后果作单单反不应。识别系统、风险管理、历史纪录和最小转化AI子系统的潜在阻碍，对于那些（这样一来）易受到阻碍的人来说尤为关键。当举报有关AI子系统的适当担忧时，须要对举报人、非政府秘密组织、工就会或其他单一发放不应有的保护。

在借助上述须拒绝时，它们间不太可能就会相互矛盾，须要要在它们间来作折衷，这种折衷不应在原有关键技术范围内以适当和有条理的方样式顺利进行。这须要要确定AI子系统涉及的关的个人利益和价值，如果关系紧张，不应明确承认并根据其对安全和和系统化应以（还包括基本列于决权）的不确定适度顺利进行风险管理。关于来作何种取舍的任何不得不都不应当经过应有的侦探和适当的文件历史纪录。当发生无法控制阻碍时，不应预见可能用的有助，以确保安全和应有的解决疑问。

? 你有否预见到任何形样式的从外部就是指导或第三方风险管理程序，以监督系统化疑问和统筹任政策？

° 这些第三方的进行有否晚于共同开发收尾？

? 你有否秘密组织过不确定适度招聘，如果有，有否也得悉了受容许于AI子系统的潜在司法框架？

? 你有否选择过创设一个AI系统化封杀委员就会或十分相似的有助，以谈论整体负起和系统化系统化，还包括潜在的不明确的灰色地带？

? 您有否创设了一个程序来谈论并短时间监测和风险管理AI子一个系统众所周知AI风险管理列于（ALTAI）的约束持续性？

° 这一程序有否还包括对上述6项拒绝间，或不尽相同系统化应以间的紧张局势顺利进行识别系统和历史纪录，并说明了所写的“折衷”不得不？

° 你有否为进行这一程序的部门发放了适当的招聘，招聘之中有否也涵盖了受容许于AI子系统的司法框架？

? 你有否为第三方（如营运商、移动设备、易受阻碍者、销售商/营运商或工人）创设了报告AI子系统潜在缺陷、不确定适度或偏离的程序？

° 此程序有否有助不确定适度管理程序的制订？

对不太可能对一个人造成了无法控制阻碍的不应用领域执行程序，有否现在创设了原先设计更加正有助？

名词列于

本名词列于由《众所周知AI系统化就是指南》发放。

可单单访适度（Accessibility）：对于具有最较广Firefox须拒绝、特征、并能的人群，为了在特定应用领域于环境污染之中借助特定要能，商品、子系统、维修服务、环境污染和设施的可应用领域于高度（还包括这样一来应用领域于或应用领域于专用关键技术全力支持）。

的政府（Accountability）：这个名词就是指的是一一个人要对他们的举动统筹——作为一个必然的结果——并且须要只能说明了他们的要能、动机和理由。的政府是多维度的。的政府有时是司法拒绝，例如，《共通原始数据保护细则》（GDPR）拒绝执行一个人原始数据的秘密组织确保安全和安全和政策到位，以可避免原始数据获知，并在这些政策失败时报告。但的政府不太可能也列于达了一种价值观念原先标准，而不会司法后果。尽管不会关的禁令或关键技术禁令，但不太可能是单单于价值观念统筹任的选择，一些生物科技日本公司不会投资人脸识别系统关键技术。

准确适度（Accuracy）：AI框架的要能是进修只能很好地隐含未被发现原始数据的模样式。至关关键的是核查一个经过体能训练的AI框架有否在未被应用领域于体能训练框架的未见解释器上列于现良好。为此，须要要用框架得单单试验中原始数据集上的解答，然后将得单单要能与实际解答顺利进行比较。准确适度的价值观念来是用来评分AI框架的得单单并能。非正样式地说，准确适度是就是指框架缺失得单单的%-。机器进修（machine learning，ML）之中应用领域于了许多度使用量原先标准来衡使用量框架的得单单准确适度。所应用领域于的准确适度度使用量的自由选择取决于ML相同任务。

AI 社会群体主义（AI bias）：AI（或方法）社会群体主义揭示的是计算机子系统之中再次单单现的子系统适度和可反复的缺失，这些缺失就会造成了不不适当的结果，比如偏袒某两组Firefox而忽视其他Firefox。造成了偏离的因素所有很多，还包括但不都是方法的原先设计，或非在短期内或意外的应用领域于或不得不，该应用领域于或不得不与为体能训练方法而顺利进行的原始数据编码、搜罗、自由选择或应用领域于的方样式有关。社会群体主义可以由于一般而言理由而进入方法子系统：预先存在的文转化、社就会或法制更进一步；方法子系统原先设计的关键技术容许；或者在未预料到的持续性下应用领域于方法子系统，或者硬件最初原先设计之中不会受制于的Firefox应用领域于方法子系统。AI社会群体主义在各个平台上都存在，还包括但不都是门户网站结果和交友平面媒体平台。AI社会群体主义不太可能就会造成了一系列阻碍，还包括自已地挑衅个人资料、强转化社会群体、适度别、同适度恋者和国族的社就会社会群体主义。

AI 原先所设计（AI designer）：AI原先所设计在AI并能和Firefox须拒绝间架起一座桥面。例如，在AI商品不太可能的共同开发在此之前，他们可以创始人一些仿造，展示一些原先的AI并能，以及如果商品完成地面部队，这些并能不太可能就会如何应用领域于。AI原先所设计还与共同开发制作团队合作伙伴，更加好地明了Firefox须拒绝，以及如何紧密结合符合这些须拒绝的关键技术。此外，他们可以通过原先设计全力支持原始数据搜罗和注释的平台来全力支持AI共同开发制作团队，确保安全和原始数据搜罗完全符合一些属下适度（如安全和适度和不适当适度）。

AI 共同开发制作团队（AI developer）：AI共同开发制作团队是执行AI共同开发相同任务的人。AI共同开发是就是指创始人和管理AI不应用领域执行程序、框架或其他AI元件而顺利进行的一系列执行过程：意念、明确、原先设计、招聘、程式设计、历史纪录、试验中和bug修复。AI共同开发还包括编纂和管理AI该软件，以及从硬件的意念到硬件的之后列于现和应用领域于之后的所有举动。

AI系统化封杀委员就会（AI Ethics Review Board）：AI系统化封杀委员就会或AI系统化委员就会不应当由不尽相同适度别、背景、年龄和其他因素所的个人利益关的者和专家组成。设立AI价值观念委员就会的秘密组织和被邀申请加入委员就会的领导者不应当清楚其设立宗旨。各领导者不应秉持实质上应以，不易受任何金融业或其他选择因素所的阻碍，不应当避免社会群体主义和个人利益紧张局势。AI系统化封杀委员就会规模可以根据相同任务的范围而变转化。AI系统化封杀委员就会享有的行政权和得到接收者的途径都不应正因如此于他们尽其所能完成相同任务的并能。

AI 可靠适度（AI reliability）：如果一个AI子系统的举动完全符合在短期内，即使是对于它在此之前不会易受过体能训练或试验中的原先输入亦如此，那么它就被认为是可靠的。

AI 子系统（AI system）：AI子系统是由进转化原先设计的硬件（也不太可能是硬件）子系统，在给定的有趣要能下，通过原始数据采集感知环境污染，说明了搜罗的在结构上转化或非在结构上转化原始数据，侦探科学，或执行接收者，在科学或二进制维度上敦促，并不得不回避最佳秘密行动以借助既定要能。AI子系统既可以应用领域于字母的系统，也可以进修值框架，它们还可以通过深入研究环境污染如何易受到在此之前秘密行动的阻碍来调整自己的举动。作为三门科学学科，AI还包括多种原先方法和关键技术，如机器进修（其之中剖面进修和强转化进修是具体的事例），机器侦探（还包括计划、调度、科学列于示和侦探、搜索和优转化）和EVA（还包括控制、感知、激光和执行器，以及将所有其他关键技术集成到接收者科学子系统之中）。

AI HLEG编纂了一份题为《AI的并不一定：主要并能和科学学科》（"A definition of AI: Main capabilities and scientific disciplines"）的机密文件，详细阐述了本机密文件所应用领域于的AI的并不一定。

AI子系统环境污染（AI system environment）：这是就是指当今之中环绕着着AI子系统的一切直觉，但它们未必是子系统本身的一部分。更加适当地说，环境污染可以揭示为子系统行驶的环境污染。AI子系统通过激光搜罗原始数据以从环境污染之中得到接收者，并通过合适的执行器扭曲环境污染。根据环境污染是在科学还是虚拟当今，执行器可以是硬件，如机械臂，也可以是硬件，如扭曲某些二进制在结构上的执行程序。

专用关键技术（Assistive Technology）：将其添加到或纳入ICT子系统可以增加可单单访适度的硬件或硬件。它通常是专门为借助残疾开展日常商业活动而原先设计的。专用关键技术还包括滑板、阅读机、抓取装置等。在网络可单单访适度（Web Accessibility）应用领域，少用的基于硬件的专用关键技术还包括屏幕桌面、屏幕放大器、音韵合成器和与图形桌面Firefox（以及其他Firefox长一职）一起操作的音韵输入硬件。硬件专用关键技术还包括替代键盘和就是指向设备。

风险管理（Audit）：风险管理是对一个单一（如日本公司、商品或硬件）的某些前提属下适度的实质上核查。风险管理为各种涉众发放第三方尽不太可能，尽不太可能被风险管理部分不存在实质性错报。这个名词最常应用领域于风险管理与宗教团体有关的人事管理接收者，但也可以应用领域于其他任何好事。

可核查适度（Auditability）：可核查适度是就是指AI子一个系统子系统的方法、原始数据和原先设计执行过程顺利进行风险管理的并能。这未必反之亦然与AI子系统关的的商业模样式和科学产权接收者须要显然官方网站。确保安全和AI子系统现代原先设计收尾的始于适度和日志有助可以借助借助子系统的可核查适度。

自律AI子系统（Autonomous AI systems）：自律AI子系统是就是指在不易受从外部阻碍的持续性下，以高度自律的方样式执行举动或相同任务的AI子系统。

置信度（Confidence score）：很多AI都涉及预估一些值，比如转换器是给定输入的缺失解答的概率。置信平均分，或估计量，是使用量转化这种预估的不确定适度的一种原先方法。与AI子系统转换器关的的低置信度平均分反之亦然该子系统不太确定特定转换器有否缺失。

原始数据休养生息（Data governance）：原始数据休养生息是一个在全局和微观层次上都可以应用领域于的名词。在全局层次上，原始数据休养生息是就是指国家对跨境原始数据的移动的休养生息，更加确切地说是世界性原始数据休养生息。在微观层次上，原始数据休养生息是一个原始数据管理价值观念，是就是指一种并能，该并能使秘密组织只能确保安全和在整个原始数据一段时间内之中原始数据的低成本，并确保安全和借助全力支持业务范围要能的原始数据控制。原始数据休养生息的重点应用领域还包括原始数据可用适度、易用适度、保持一致适度、清晰适度和共享。它还还包括创设确保安全和整个民营企业有效原始数据管理的执行过程，如对原始数据质使用量差的无法控制阻碍重申的政府，并确保安全和民营企业享有的原始数据可被整个秘密组织应用领域于。

原始数据下毒（Data poisoning）：原始数据下毒是就是指一般而言持续性：对手袭击AI子系统，并只能将坏原始数据注入AI框架的体能训练集，从而使AI子系统进修它不不应当进修的东西。重构列于明，在某些持续性下，这些对神经网络的原始数据下毒袭击不太可能非常有效，即使只有很少的原始数据下毒，也就会造成了准确适度的显著下降。其他多种类型的下毒袭击未必旨在扭曲AI子系统的举动，而是弹单单一个后门，这是一个框架原先所设计不想到的原始数据，但袭击者可以能用该原始数据让AI子系统来作他们想来作的好事。

原始数据保护阻碍风险管理 （Data Protection Impact Assessment，DPIA）：风险管理对一持有人的执行不太可能对与资料有关的一个人造成了的阻碍。在任何关键技术造成了挑衅一个人列于决权和自由的高不确定适度的持续性下，DPIA都是前提的。司法拒绝在相应执行的持续性下应用领域于DPIA，还包括深入研究（i），执行标示出敏感接收者的一个人原始数据，如社会群体、国族、政治性见解、宗教或哲学一神教（ii），执行与刑事重罪及罪行有关的一持有人（iii），以及有子系统、大规模地督导政府会可进入应用领域（iv）。

原始数据保护官 （Data Protection Officer，DPO）：是就是指原始数据保护法专家。DPO的新功能是在内部监控公共或私人秘密组织约束GDPR的持续性。在一般而言持续性下，公共或私人秘密组织须要委任 DPO：（i）原始数据执行商业活动由公共政府或部门顺利进行，但联邦法院以其司法身份行事的持续性除外；（ii）执行一持有人须要要不间断和有子系统地大规模督导一个人；（iii）一持有人的执行披露敏感资料，例如社会群体、社会群体、政治性见解、宗教或哲学一神教，或涉及刑事重罪和罪行。DPO须要实质上于委任部门。

密码（Encryption）、读法转化（Pseudonymisation）、聚合（Aggregation）和留言板转化（Anonymisation）：读法转化就是指的是不不太可能在不会附加接收者的持续性下将一个人原始数据认作特定的原始数据部分。与读法转化相反，留言板转化还包括可避免从一个人原始数据之中识别系统单单任何一个人身份，一个人和一个人原始数据间的联系将被彻底消除。密码是通过都有应用领域于散列键来无中生有应以上接收者的执行过程。对于不会密码密钥的人来说，密码结果是很难明了的原始数据。聚合是搜罗原始数据并以归纳形样式列于示的执行过程，都有是应用领域于统计深入研究。

移动设备（End-user）：移动设备是之后应用领域于或打算之后应用领域于AI子系统的人。这可以是消费者，也可以是公共或私人秘密组织之中的专业课程人士。移动设备与全力支持或管理商品的Firefox（如子系统管理员、原始数据库管理员、接收者关键技术专家、硬件专业课程部门和计算机关键技术部门）是两个相对的价值观念。

可说明了适度（Explainability）：非专家可明了的AI子系统特征。如果一个AI子系统的新功能和操作只能非关键技术适度地说明了给一个门外汉，那么它就是可明了的。

不适当（Fairness）：不适当是就是指不适当、公正、平均、非歧视、正义等多种价值观念。不适当体现了一个人间或一个人社会群体间平等对待的理想。这就是通常所说的“实质适度”不适当。但不适当也都有执行程序视角，即当一个人列于决权和自由易受到挑衅时寻求和获得救助的并能。

容错（Fault tolerance）：容错是在子系统某些元件发生损坏（或内部再次单单现一个或多个损坏）时，只能使子系统之前经常性行驶的属下适度。如果它的行驶质使用量下降，其下降与损坏的更加为严重高度比值，相比之下，一个有趣原先设计的子系统，即使是一个小损坏也不太可能造成了全盘损坏。在高可用适度或安全和关键子系统之中，容错都有不颇受欢迎。在无损坏环境污染之中，数据引或反复发放但就会的附加新功能。但如果其之中一个元件损坏，数据引或反复还包括启动时时元件，这些启动时时元件就会相应“ 启动时”。

进转化监督（Human oversight）、折衷监督有助（human-in-the-loop）、原先设计监督有助（human-on-the-loop）、全盘性监督有助（human-in-command）：进转化监督有助确保安全和AI子系统不就会受到影响进转化的自律适度或造成了其他无法控制阻碍。监督可以通过休养生息有助来借助，例如折衷监督有助 （HITL）、原先设计监督有助 （HOTL）或全盘性监督有助（HIC）原先方法。折衷监督有助是就是指在子系统的每一个折衷周期之中；也干预的并能，在很多持续性下，这既不不太可能也不可取。原先设计监督有助是就是指在子系统原先设计周期之中；也干预和监控子系统行驶的并能。全盘性监督有助就是指的是监督AI子系统的全盘性商业活动（还包括其更加较广的金融业、社就会、司法和价值观念阻碍），以及在特定持续性下不得不何时以及如何应用领域于AI子系统（还包括在特定持续性下不应用领域于AI子系统的不得不，以创设在应用领域于子系统时进转化的自由裁使用量高度原先标准，或确保安全和有只能推翻AI子系统来作的不得不的并能）。此外，须要确保安全和公共执法者有并能根据其专利权行使职权监督。根据AI子系统的不应用领域应用领域和潜在不确定适度，可以在不尽相同高度上拒绝监督有助来全力支持其他安全和和控制政策。在其他条件有所不尽相同的持续性下，进转化对AI子系统的政府部门越少，就须要要顺利进行更加较广的试验中和更加适当的休养生息。

可暗示适度（Interpretability）：可说明了适度就是指的是可明了适度、可说明了适度的价值观念。当AI子系统的一个表达方式是可暗示的，这反之亦然至少从外部观察者只能明了它并找到它的普遍性。

一段时间内（Lifecycle）：AI子系统的一段时间内还包括几个密切关系的收尾，还包括原先设计和共同开发（还包括子收尾，如须拒绝深入研究、原始数据搜罗、招聘、试验中、集成）、安装、地面部队、操作、管理和妥善处理。受制于AI（和一般接收者）子系统的有趣适度，现在并不一定了一些框架和原先方法来管理这种有趣适度，都有是在原先设计和共同开发收尾，如瀑布样式、顶部、敏捷硬件共同开发、快速仿造和增使用量样式。

框架规避（Model Evasion）：规避是在采购执行过程之中对机器进修框架（ML）最少用的袭击之一。它就是指的是原先设计一个输入，这对进转化来说似乎很经常性，但却被ML框架缺失地分类学了。一个十分相似的事例是在发送给在此之前扭曲了图片之中的一些像素，造成了图像识别系统子系统很难对结果顺利进行分类学。

框架瞬时（Model Inversion）：框架瞬时是对AI框架的一种袭击，滥用对框架的单单访来推断关于体能训练原始数据的接收者。因此，框架瞬时将体能训练原始数据通常的路径从单向转换为双向的机器进修框架，使袭击者可以根据根据框架的不尽相同高度的准确适度估计值单单体能训练原始数据。受制于体能训练原始数据通常都有个人资料敏感接收者，此类袭击激起了更加为严重瞩目。

在线短时间进修（Online continual learning）：通过吸收原先科学，同时原有以前学到的经验，不停进修的并能被统称短时间进修或终身进修。长一职和EVA要在不停变转化的环境污染之中操作，须要要得到、调整、适不应和分散日益有趣的科学列于示，所以短时间进修对于长一职和EVA来说是至关关键的。这样一个短时间的进修相同任务值得一提的是了机器进修和神经网络的长期以来挑战，因此，对AI子系统的持续发展。关于终身进修的计算框架的主要疑问是它们容易发生灾难适度的遗忘或灾难适度的扰乱，也就是说，用原先接收者体能训练一个框架就会扰乱以前进修的科学。

渗入试验中（Pen test）：渗入试验中，俗称“渗入试验中”或“价值观念蠕虫”，是一种对计算机子系统顺利进行的专利权各种多种类型网络袭击，应用领域于风险管理子系统的安全和适度。试验中的目的是识别系统子系统的劣势及弱点（也统称缺陷），还包括识别系统可得到子系统的特征和原始数据的潜在的未专利权方，从而完成清晰的不确定适度风险管理。

蓝队试验中（Red team）：蓝队试验中是就是指蓝色制作团队或实质上制作团队通过扮演敌对反派或持有敌对见解来挑战秘密组织，以降低其采购成本的一种举动。它通常应用领域于借助识别系统和消除潜在的安全和缺陷。

原先设计更加正有助（Redress by design）：原先设计更加正有助是就是指从原先设计收尾就创设确保安全和数据引、备选法制、备选执行程序等的有助，以便只能发挥作用发现、风险管理、更加正一个运作完善的子系统所写的缺失不得不，并在不太可能的持续性下革新该子系统。

可复现适度（Reproducibility）：可复现适度就是指的是，当两个举动（如两个科学实验）被得到有所不尽相同的输入并应用领域于相不应的科学证据（如科学大英百科全书）之中所揭示的原先方法，其结果间的相似高度。可反复适度（replication）这个价值观念与其关的，它是当抽样、研究执行程序和原始数据深入研究原先方法不太可能存在区别时，实质上得单单不尽相同但至少相似的结论的并能。可复现适度和可反复适度是科学原先方法的主要工具箱之一。

AI鲁棒适度（Robustness AI）：AI子系统的鲁棒适度既有从关键技术都是的鲁棒适度（适当的在一个给定的持续性下，不应用领域执行程序域或一段时间内收尾等）,又有从社就会都是的鲁棒适度（确保安全和AI子系统适时选择子系统操作的词汇和环境污染）。鲁棒适度是确保安全和即使有良好的意图，也不就会发生自已后果的关键。鲁棒适度是借助可信AI的三内涵之中的第三个内涵。

自进修 AI 子系统（Self-learning AI system）：自进修（或自监督进修）AI子系统以一种自律的方样式识别系统体能训练原始数据之中的模样式，而不须要要监督。

原先标准（Standards）：原先标准是由拟定商品或维修服务规范的行业和/或政府原先设计的规范。它们是我们社就会的关键枢纽，因为它们确保安全和了世界性贸易之中商品和维修服务的质使用量和安全和。民营企业可以从原先标准之中易受益，因为它们可以通过革新子系统和执行程序来降低成本。原先标准是由专家在世界性上达成保持一致的，它们通常值得一提的是专家认为的来作某事的最佳方样式。它可以是关于采购商品、管理程序、发放维修服务或发放材料——原先标准涵盖了范围较广的商业活动。原先标准是由世界性秘密组织发表的，如ISO（世界性原先标准转化秘密组织），IEEE（电气和电子元件技师Association）原先标准Association，NIST（国家原先标准和关键技术Association）。

易受阻碍者（Subject）：易受阻碍者是就是指易受AI子系统阻碍的一一个人或两组人（如由AI子系统不得不有否得到劳工的劳工接易受者，或应用领域于面部识别系统的普通政府会）。

始于适度（Traceability）：原始数据输入的执行过程的并能，该执行过程还包括从取样，标签，原料和折衷的所有收尾。

众所周知AI（Trustworthy AI）：众所周知AI有三个枢纽：（1）不应当是合法的，不应确保安全和约束所有受容许的司法和法规；（2）不应当是合乎价值观念的， 不应容忍并约束价值观念应以和价值观念和；（3）无论是从关键技术和社就会的都是，不应当是具有鲁棒适度的，因为， AI子系统即使理应，仍可以造成了自已后果。众所周知AI不仅瞩目AI子系统本身的众所周知适度，还还包括AI子系统一段时间内之中所有执行过程和进行者的众所周知适度。

共通原先设计（Universal Design）：“为正当原先设计”，“共通原先设计”，“无障碍原先设计”，“无障碍原先设计”，“包容适度原先设计”和“跨代原先设计”等名词经常互相交换应用领域于，具有有所不尽相同的含义。各致力于借助Senior别的可单单访适度的个人利益关的方持续发展了这些价值观念。在瞩目可用适度的人体工程学之中再次单单现了以；也之为中心的原先设计的并行持续发展。这些关的价值观念在“为正当原先设计”原先方法的人权见解之中想得到了列于达。紧贴正当的原先设计原先方法侧重于在原先设计和共同开发执行过程之中Firefox的进行和体会，以借助可单单访适度和可用适度。对于紧贴大多数人的商品和维修服务，这种原先设计原先方法不应当从其最初收尾开始不应用领域，并贯穿于商品和维修服务的一段时间内的所有收尾。紧贴正当的原先设计原先方法还瞩目Firefox须拒绝和跨端到端应用领域于链的商品和维修服务间的互操作适度，以达到包容适度和非歧视的消除方案。

用例（Use case）：用例是不太可能应用领域于商品或维修服务的特定持续性。例如，相应驾驶汽车或护理EVA就是AI的用例。

Firefox（User）：Firefox是应用领域于、全力支持或管理商品的人，例如子系统管理员、原始数据库管理员、接收者关键技术专家、硬件专业课程部门和计算机关键技术部门。

框架的实习引（Workflow of the model）：AI框架的实习引标示出了紧密结合框架所须要的收尾和它们间的密切关系父子关系。十分相似收尾还包括：原始数据搜罗和准备、框架共同开发、框架招聘、框架准确适度风险管理、超参数调优、框架应用领域于、框架管理、框架版本控制。这些收尾通常是迭代的：一一个人不太可能须要要重原先风险管理，并在执行过程的任何一点上回到在此之前的作法中。

本文当月于百度政府会号：二进制金融业与社就会。编者属下作者一个人见解，不值得一提的是和讯网见解。投资者据此操作，不确定适度请自担。

（负起编辑:李佳佳）。

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