可信人工智能指的是人工智能系統的設計、開發、部署和使用的整個生命周期都符合倫理、法律和技術標準，從而能夠贏得用戶、消費者、監管機構和社會公眾信任的一系列方法和實踐。

簡單來說，它回答了一個關鍵問題：“我們為什么要相信這個AI系統？” 可信AI的目標是確保AI不僅是強大的、高效的，更是負責任、可靠且有益于人類的。

可信AI并非一個遙遠的概念，它正在全球各個行業的具體場景中加速落地。除了生活娛樂之外，這些落地場景的核心特點是：在高風險、高價值或與公眾利益密切相關的領域，將可信原則轉化為具體實踐。

以下是可信AI在一些關鍵領域的具體落地場景：

1. 金融與信貸（Fairness公平性 & Transparency透明性）

• 場景：智能信貸審批

    a.公平性/非歧視： 模型必須經過嚴格的“去偏見”處理，確保不會因申請人的性別、種族、地域、年齡等受保護特征而做出歧視性決策。模型需要持續監控其對不同人群的批準率和利率是否公平。

    b.可解釋性： 當貸款被拒絕時，銀行有法律義務（如歐盟的GDPR“解釋權”）向申請人解釋原因。AI系統需要提供清晰、可理解的解釋（例如，“您的貸款被拒主要是因為過去24個月內有過3次逾期記錄”），而不是一個簡單的“拒絕”結果。

    c.可信實踐： 銀行使用AI模型評估貸款申請人的信用風險?？尚臕I在這里確保：

    d.價值： 降低合規風險，保護機構聲譽，促進金融包容性。

2. 醫療健康（Robustness穩健性 & Privacy隱私 & Accountability問責制）

• 場景：AI輔助醫療診斷

     a.技術穩健性： 模型必須在各種不同型號的掃描設備、不同的圖像質量下都能保持高精度和可靠性，防止誤診或漏診。

     b.隱私與數據治理： 訓練模型所使用的患者數據必須經過嚴格的匿名化處理，并在合規的前提下使用。模型部署后，對患者數據的推理過程也需加密保護。

     c.人類監督： 最終診斷必須由醫生做出，AI只是提供輔助建議。醫生需要理解AI做出該建議的依據（可解釋性），并對最終診斷負全部責任（問責制）。

     d.可信實踐： AI系統幫助放射科醫生識別CT或MRI掃描中的腫瘤跡象。

     e.價值： 提升診斷效率和準確性，同時保障患者安全和隱私，厘清醫患責任。

3. 司法與公共部門（Fairness公平性 & Transparency透明性）

• 場景：司法風險評估

     a.公平性： 必須徹底審查模型，確保其不會對特定種族或社會經濟群體產生系統性偏見（歷史上曾有模型被證明對黑人被告評分更苛刻）。

     b.透明性與可解釋性： 法官需要完全理解AI給出高風險評分的具體原因（如基于歷史犯罪記錄、就業情況等哪些因素），以便做出最終裁量，而非盲目遵循算法建議。

     c.可信實踐： 一些司法系統使用AI對罪犯進行風險評估，以輔助假釋或量刑決策。

     d.價值： 減少人為主觀偏見，但必須確保算法本身的公正，并維護司法程序的透明和權威。

4. 自動駕駛（Safety安全性 & Robustness穩健性）

• 場景：L4級自動駕駛汽車

     a.安全性與穩健性： 這是自動駕駛的生命線。AI系統必須能應對各種極端“ corner cases”（ corner cases）（罕見但危險的場景），如突然闖入道路的行人、惡劣天氣等。系統需要經過海量的仿真測試和實路測試來驗證其可靠性。

     b.可追溯性與問責制： 車輛必須完整記錄事故發生前后所有傳感器數據和AI決策日志。這用于事后分析事故原因，厘清是技術故障、人為操作失誤還是其他因素，從而明確責任歸屬。

     c.可信實踐：

     d.價值： 直接關乎生命安全，是自動駕駛技術商業化前提。

5. 制造業與工業（Robustness穩健性 & Safety安全性）

• 場景：智能質檢

     a.穩健性： 模型需要適應生產線上的光線變化、產品微小位姿變化等，保持檢測準確率，不能因為輕微干擾就產生大量誤報（將合格品判為次品）或漏報（放行次品）。

     b.可解釋性： 當檢測到缺陷時，系統需要精確標注出缺陷的位置和類型（如劃痕、凹陷），而不僅僅是給出“不合格”的結論，以便工人進行復檢和維修。

     c.可信實踐： AI視覺系統在生產線上檢測產品缺陷。

     d.價值： 提升生產效率和質量控制水平，減少生產浪費。

6. 內容推薦與社交媒體（Fairness公平性 & Transparency透明性 & Well-being福祉）

• 場景：社交媒體信息流推薦

     a.公平性： 避免算法對某些群體或觀點進行“影子ban”（ shadow banning）（限流）或放大某些極端內容。

     b.透明性： 平臺開始向用戶提供“為什么給我推薦這個？”的選項，簡單解釋推薦理由（如“因為你關注了XX”），增加用戶控制感。

     c.社會福祉： 算法需要平衡用戶參與度和心理健康，避免過度優化“停留時長”而不斷推薦令人憤怒或沉迷的極端內容。采取措施識別和降低虛假信息的傳播。

     d.可信實踐：

     e.價值： 營造更健康、更負責任的網絡環境，提升用戶信任和平臺長期價值。

可信AI的落地場景具有一個共同模式：它們都發生在AI決策會對人的權益（生命、健康、財產、自由、機會）產生實質性影響的領域。 在這些場景中，僅僅追求模型的“高精度”是遠遠不夠的，必須將公平、透明、安全、可靠、負責任等原則貫穿于從數據采集、模型設計、部署驗證到持續監控的全生命周期。

隨著全球AI法規的完善，這些實踐正從“最佳實踐”迅速轉變為“合規剛需”，驅動著所有嚴肅的AI項目將“可信”放在核心位置。

本文轉載自???數智飛輪???  作者：藍田