可信度评估框架是检查 人工智能 系统是否可靠、合乎道德且沙特阿拉伯赌博数据公平的指导方针。它们侧重于透明度、隐私和偏见等因素，就像一份检查清单，以确保系统负责任地运行并满足用户期望。以下是一些值得考虑的框架：
欧盟委员会人工智能道德准则：该框架旨在使人工智能合法、合乎道德且稳健。它涵盖技术方面（如测试和验证）和非技术方面（如法规和认证），以确保系统值得信赖。
NIST 人工智能 风险管理框架：NIST 的框架侧重于识别隐私和环境影响等风险。它列出了降低这些风险的明确步骤，并定义了团队和用户的责任，以促进透明度和准确的数据处理。
Microsoft 负责任的 人工智能 框架：Microsoft 的方法深入研究了 人工智能 带来的独特风险。它注重准确性，减少数据中的刻板印象和偏见，并使系统具有包容性且易于使用。
这些框架为什么重要？
这些框架可以指出偏见，使人工智能决策更容易理解，并确保敏感数据的安全。所有这些都增强了用户信心，并鼓励人们真正使用该技术。
如何实施信任测量和框架
如果您正在为公司构建 人工智能 系统，那么让用户信赖该系统是一件大事。您可以按照以下方法实现这一点：
定义明确的目标：设定明确的目标，例如让系统在贷款决策中达到 90% 的准确率，并将误报率（如拒绝合格申请人）保持在 5% 以下。实现具体目标可以让用户相信人工智能的决策不是随机的。
跟踪错误率：使用自动报告收集误报和漏报数据。例如，确保 人工智能 不会批准不合格的申请人（误报）或拒绝优秀的申请人（漏报）。如果错误率不准确，请使用更好的数据重新训练系统。
使用框架作为指南：使用 NIST 等框架或参考欧盟人工智能道德指南来确保公平和安全。欧盟的指南可能有点过时，而微软的指南是专有的，但两者都有管理风险的可靠想法。
获取反馈：询问用户的想法 — 调查、焦点小组或应用分析可以帮助您发现差距。利用他们的意见来调整模型并使其变得更好。
团队里有谁？
建立对人工智能的信任需要团队的努力。这些是负责在技术层面建立对人工智能的信任的主要参与者。
人工智能/ML 工程师：设置置信度分数和错误跟踪。
数据科学家：用更好的数据完善模型。
合规官：确保一切符合道德和法律。
用户体验/用户界面 设计师：让用户轻松理解信任指标。
法律团队：处理隐私和安全合规问题。
产品经理：让人工智能与公司目标和用户需求保持一致。
人工智能专家
如果您缺少任何这些角色，或者您的团队还不具备应对这些挑战的专业知识，我们可以提供帮助。我们的人员扩充服务可以为您带来所需的专家，以完善您的团队并构建您可以信赖的 人工智能 解决方案。