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AI的可信性对于企业应用至关重要,只有确保AI所作出的决策是公平、易理解、安全、可信赖,人们才能信任它,AI才能真正发挥作用。一个可信任的AI系统,必须遵循公平性(Fairness)、可解释性(Explainability、健壮性(Robustness)、透明性(Transparency)四大基础原则。IBM提供了相应的工具和技能,如AIfairness360是一个全面的开放源码工具集,包含度量和算法,用于检查和减轻AI中不必要的偏见,帮助社区建立对AI的信任;AIExplainability360是一个开源的最先进算法集合,它使用一系列技术来解释AI模型决策;在AI的健壮性/鲁棒性方面,IBM研究院推出了AdversarialRobustness360Toolkit;在AI的透明度方面,AIOpenScale的推出是IBM提高所谓的“黑箱方法”透明度的一部分,从而加速AI的规模化发展。在AI的可解释性和可追踪方面,AIOpenScale技术平台,可以在各种AI应用程序运行时,检测并解决其中的偏见问题,让企业在人工智能的整个生命周期中实现透明化管理,确保合规。

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