摘要 在过去十年中，人工智能 (AI) 取得了长足进步，能够执行许多以前由人类完成的任务。人工智能技术的关键进步是算法可以识别数据中的模式并构建模型来推荐决策，而无需显式编程。由于人工智能模型从训练数据中学习行为，因此训练数据中的任何模式（例如偏差）都将在模型行为中忠实再现。由于模型的统计性质，它们也可能由于数据的自然分散和所选模型的不确定性而出错。此外，人工智能系统通常以“黑匣子”的形式运行，可能产生不公平的结果并引起其他道德问题。因此，培养值得信赖的人工智能实践不仅是一种负责任和合乎道德的选择，而且对于希望建立信任、保持合规性并在日益人工智能驱动的环境中蓬勃发展的组织来说也是一项战略要务。