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人工智能的四大关键原则？
第一，技术人员研发的产品必须是安全的可以控制的，不能危害他人危害社会。
第二，产品研发展望未来的基本愿望应该是，促进人类更加公平的获得一些技术以及知识。
第三，这项技术的研发目的应该是帮助人类成长和进步，不应该让机器替代我们人类。
第四，这项技术的最终结果应该是为人类提供更多的可能和机遇，促进人类发展。
第一个原则是安全可控是最高原则；
第二个是促进人类平等地获得技术和能力是创新愿景；
第三个则是人工智能的存在价值不是超越人、代替人，而是教人学习和成长；
第四个是人工智能的终极理想应该是带给我们更多的自由和可能。
在这个技术驱动的时代，人工智能正在为全球多个行业的更高效工作流程创造尖端技术。除了人工智能工程师或相关员工，还有机器学习和深度学习算法过于复杂，人们无法理解。人工智能为利益相关者和合作伙伴生成了自我解释的算法，以理解将大量复杂的实时数据转换为有意义的深入见解的整个过程。这被称为可解释人工智能或 XAI，其中人类可以轻松理解这些解决方案的结果。它帮助 AI 设计师解释 AI 机器如何为企业在市场中蓬勃发展产生特定类型的洞察力或结果。
通过设计可解释和包容的人工智能，可以使用多个在线课程和平台来更好地理解可解释的人工智能。可解释人工智能有四个主要原则来解释机器学习模型的预测。可解释 AI 的一系列模型可用于这些类别 - 用户利益、社会接受度、监管和合规性、系统开发以及所有者利益。可解释的人工智能对于实施负责任的人工智能以实现人工智能模型的可解释性和问责制至关重要。
简述：可解释人工智能的四项原则
可解释人工智能的原则是一组四项指导方针，可帮助可解释人工智能有效地***用一些基本属性。美国国家标准与技术研究所制定了这四项原则，以更好地了解人工智能模型的工作原理。这些原则单独适用，彼此独立，可根据自己的权利进行评估。
解释：这是第一个主要原则，它要求人工智能模型生成一个全面的解释，并提供证据和推理，以便人类理解为企业生成高风险决策的过程。这些清晰解释的标准由可解释人工智能的其他三个原则规定。
这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。
1.解释原则（Explanation）
解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。
2.有意义原则（Meaningful）
有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。
3.解释准确性原则（Explanation Accuracy）
解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。
4.知识局限性原则（Knowledge Limits）
知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。
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