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成功的AI治理需要在AI系统的社会技术性质方面的专业知识。1，因为AI的现实使用始终嵌入了较大的社会机构和权力动态中，因此仅技术评估就不足以管理AI。技术，社会实践和文化规范，系统被整合到并签署和运营的环境都影响了AI系统的绩效，失败，福利和危害。2作为美国国家标准技术研究所（NIST）AI风险管理框架（RMF），该框架旨在为组织开发，部署或使用AI系统提供指导，正确地指出：“ AI系统本质上是社会技术的，这意味着它们受社会动态和人类行为的影响。” 3社会技术研究，“一种在其社会，政治，经济和文化环境中研究技术的方法”，4可以改善系统设计，5揭示歧视，6和提前的帐户能力，以纯粹的技术方法评估AI系统无法进行的技术方法。7
AI治理需要社会技术专业知识
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