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摘要：在进行战略决策时，我们经常会面临大量的信息和数据。当某些证据相互矛盾或变得自相矛盾时，情况会变得更加复杂。当我们采用人工智能 (AI) 系统进行决策时，主要的挑战是如何确定哪些信息是可信的。这个问题被称为“决定要决定什么”或可信赖的人工智能。然而，人工智能系统本身通常被认为是一个不透明的“黑匣子”。我们提出了一种解决这个问题的新方法，即引入一个新颖的可信赖人工智能 (TAI) 框架，该框架包含人工智能的三个关键组件：表示空间、损失函数和优化器。每个组件都与四个 TAI 属性松散耦合。总的来说，该框架由十二个 TAI 属性组成。我们旨在使用该框架通过定量和定性研究方法进行 TAI 实验，以满足决策环境中的 TAI 属性。该框架使我们能够制定由给定数据集训练的最佳预测模型，以应用于技术领域的信用违约掉期 (CDS) 战略投资决策。最后，我们对 TAI 研究的未来方向提出了看法。
值得信赖的人工智能：做出决策
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