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● 人工智能参与者需要创建全面的计划，以持续治理和保证其所有人工智能系统，从而保护自己和社会免受人工智能带来的独特风险。● 人工智能的风险管理需要一种综合的方法，将人力和流程监督结合起来，而不仅仅是模型或数据风险管理。● 人工智能参与者可以使用机器学习保证方法，该方法利用许多组织已经熟悉的成熟、有效的 CRISP-DM 框架来加速采用和教育。● 要实现人工智能系统的透明度、公平性和问责制，组织需要将背景、可验证性和客观性作为其治理和保证工作的首要目标。
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