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人工智能弹性的六大标准
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来源:OSP网站大数据新闻基于人工智能的语言模型可以回答任何问题。但这些答案并不总是正确的。用户当然想知道与他们交互的人工智能系统有多可靠。来自波鸿鲁尔大学和多特蒙德工业大学的研究小组提出了六个维度来决定任何系统的可靠性，无论该系统是由个人、机构、传统机器还是人工智能组成。国际哲学杂志《Topoi》发表的一篇文章提出了相应的概念。
六维AI可靠性模型包括以下参数：
- 目标功能。系统执行其主要目的的情况如何？质量是否得到衡量和保证？
- 透明度。系统流程的透明度如何？
- 量化基础数据和模型的不确定性。数据和模型的可靠性如何？它们是否受到保护免遭滥用？
- 实施选项。系统在多大程度上是物理的还是虚拟的？
- 直接交互。用户与系统交互的深度有多深？
- 义务。系统对用户的义务是什么？
作者指出，现代人工智能系统——从生成模型到自动驾驶仪——在大多数标准上都严重落后。从技术角度来看，基础数据和模型的不确定性的透明度和量化至关重要。深度学习可以让您在处理大量数据时取得令人难以置信的结果。例如，在国际象棋中，人工智能系统优于任何人类。但底层流程对我们来说是一个“黑匣子”，这导致我们对它们缺乏信任。