可信AI人工智能的落地场景有哪些 原创

可信人工智能指的是人工智能系统的设计、开发、部署和使用的整个生命周期都符合伦理、法律和技术标准，从而能够赢得用户、消费者、监管机构和社会公众信任的一系列方法和实践。

简单来说，它回答了一个关键问题：“我们为什么要相信这个AI系统？” 可信AI的目标是确保AI不仅是强大的、高效的，更是负责任、可靠且有益于人类的。

可信AI并非一个遥远的概念，它正在全球各个行业的具体场景中加速落地。除了生活娱乐之外，这些落地场景的核心特点是：在高风险、高价值或与公众利益密切相关的领域，将可信原则转化为具体实践。

以下是可信AI在一些关键领域的具体落地场景：

1. 金融与信贷（Fairness公平性 & Transparency透明性）

• 场景：智能信贷审批

    a.公平性/非歧视： 模型必须经过严格的“去偏见”处理，确保不会因申请人的性别、种族、地域、年龄等受保护特征而做出歧视性决策。模型需要持续监控其对不同人群的批准率和利率是否公平。

    b.可解释性： 当贷款被拒绝时，银行有法律义务（如欧盟的GDPR“解释权”）向申请人解释原因。AI系统需要提供清晰、可理解的解释（例如，“您的贷款被拒主要是因为过去24个月内有过3次逾期记录”），而不是一个简单的“拒绝”结果。

    c.可信实践： 银行使用AI模型评估贷款申请人的信用风险。可信AI在这里确保：

    d.价值： 降低合规风险，保护机构声誉，促进金融包容性。

2. 医疗健康（Robustness稳健性 & Privacy隐私 & Accountability问责制）

• 场景：AI辅助医疗诊断

     a.技术稳健性： 模型必须在各种不同型号的扫描设备、不同的图像质量下都能保持高精度和可靠性，防止误诊或漏诊。

     b.隐私与数据治理： 训练模型所使用的患者数据必须经过严格的匿名化处理，并在合规的前提下使用。模型部署后，对患者数据的推理过程也需加密保护。

     c.人类监督： 最终诊断必须由医生做出，AI只是提供辅助建议。医生需要理解AI做出该建议的依据（可解释性），并对最终诊断负全部责任（问责制）。

     d.可信实践： AI系统帮助放射科医生识别CT或MRI扫描中的肿瘤迹象。

     e.价值： 提升诊断效率和准确性，同时保障患者安全和隐私，厘清医患责任。

3. 司法与公共部门（Fairness公平性 & Transparency透明性）

• 场景：司法风险评估

     a.公平性： 必须彻底审查模型，确保其不会对特定种族或社会经济群体产生系统性偏见（历史上曾有模型被证明对黑人被告评分更苛刻）。

     b.透明性与可解释性： 法官需要完全理解AI给出高风险评分的具体原因（如基于历史犯罪记录、就业情况等哪些因素），以便做出最终裁量，而非盲目遵循算法建议。

     c.可信实践： 一些司法系统使用AI对罪犯进行风险评估，以辅助假释或量刑决策。

     d.价值： 减少人为主观偏见，但必须确保算法本身的公正，并维护司法程序的透明和权威。

4. 自动驾驶（Safety安全性 & Robustness稳健性）

• 场景：L4级自动驾驶汽车

     a.安全性与稳健性： 这是自动驾驶的生命线。AI系统必须能应对各种极端“ corner cases”（ corner cases）（罕见但危险的场景），如突然闯入道路的行人、恶劣天气等。系统需要经过海量的仿真测试和实路测试来验证其可靠性。

     b.可追溯性与问责制： 车辆必须完整记录事故发生前后所有传感器数据和AI决策日志。这用于事后分析事故原因，厘清是技术故障、人为操作失误还是其他因素，从而明确责任归属。

     c.可信实践：

     d.价值： 直接关乎生命安全，是自动驾驶技术商业化前提。

5. 制造业与工业（Robustness稳健性 & Safety安全性）

• 场景：智能质检

     a.稳健性： 模型需要适应生产线上的光线变化、产品微小位姿变化等，保持检测准确率，不能因为轻微干扰就产生大量误报（将合格品判为次品）或漏报（放行次品）。

     b.可解释性： 当检测到缺陷时，系统需要精确标注出缺陷的位置和类型（如划痕、凹陷），而不仅仅是给出“不合格”的结论，以便工人进行复检和维修。

     c.可信实践： AI视觉系统在生产线上检测产品缺陷。

     d.价值： 提升生产效率和质量控制水平，减少生产浪费。

6. 内容推荐与社交媒体（Fairness公平性 & Transparency透明性 & Well-being福祉）

• 场景：社交媒体信息流推荐

     a.公平性： 避免算法对某些群体或观点进行“影子ban”（ shadow banning）（限流）或放大某些极端内容。

     b.透明性： 平台开始向用户提供“为什么给我推荐这个？”的选项，简单解释推荐理由（如“因为你关注了XX”），增加用户控制感。

     c.社会福祉： 算法需要平衡用户参与度和心理健康，避免过度优化“停留时长”而不断推荐令人愤怒或沉迷的极端内容。采取措施识别和降低虚假信息的传播。

     d.可信实践：

     e.价值： 营造更健康、更负责任的网络环境，提升用户信任和平台长期价值。

可信AI的落地场景具有一个共同模式：它们都发生在AI决策会对人的权益（生命、健康、财产、自由、机会）产生实质性影响的领域。 在这些场景中，仅仅追求模型的“高精度”是远远不够的，必须将公平、透明、安全、可靠、负责任等原则贯穿于从数据采集、模型设计、部署验证到持续监控的全生命周期。

随着全球AI法规的完善，这些实践正从“最佳实践”迅速转变为“合规刚需”，驱动着所有严肃的AI项目将“可信”放在核心位置。

本文转载自​​​数智飞轮​​​  作者：蓝田