什么是可信AI

可信AI需要采用各种隐私增强技术（PETs），如同态加密、联邦学习、安全多方计算、差分隐私和零知识证明等。这些技术可以在保护数据隐私的同时，支持AI系统的训练和部署。相关组织正在推动这些PETs的标准化工作。

可信AI还需要确保AI系统的可解释性、可问责性和健壮性。可解释性意味着AI系统的过程和决策对用户和利益相关者是透明的。可问责性要求建立相应的机制，以应对可能出现的不利结果或偏差，并明确监管和补救的职责。健壮性和安全性则旨在确保AI系统在各种条件下可靠运行，并能抵御恶意攻击。

除了监管外，部署AI的组织也应发挥核心作用，创建和实施可信AI，遵守既定原则，并对降低风险负起责任。组织可以利用外部知识库，与生成式AI模型结合使用，防止幻觉并确保提供可信赖的信息。云服务提供人类反馈强化学习、生成对抗网络等功能，可用于开发可扩展、可靠和安全的生成式AI应用程序。

人工智能系统的过程和决策应该对用户和利益相关者是可理解的。系统应该能够解释其决策的原因和依据，以增加透明度和问责制。

系统应该制定相应的协议解决可能出现的不利后果或偏差，并明确监督和补救措施的责任。这有助于确保人工智能系统的可靠性和公平性。

人工智能系统应该能够在各种条件下可靠地运行，并受到保护以防止恶意攻击。系统应该具有适当的安全措施和容错机制，以确保其稳定性和安全性。

可信AI还需要尊重数据隐私，并采用诸如同态加密、联邦学习、安全多方计算、差分隐私和零知识证明等隐私增强技术。这有助于保护个人数据的隐私和安全。

可信AI系统应该具有可解释性，能够解释其决策的原因和依据。这有助于增加透明度，并有利于用户和利益相关者对系统的信任。

可信AI可以在医疗保健领域发挥重要作用。通过联邦学习、同态加密等隐私增强技术，可信AI系统能够在保护患者隐私的同时，利用多源数据进行分析和建模，为临床决策提供支持。这有助于提高诊断和治疗的准确性，同时确保患者数据的安全性。

在金融和风险管理领域，可信AI可以帮助评估信贷风险、检测欺诈行为等。由于可信AI系统具有可解释性和公平性，它们能够避免算法偏差，确保决策过程的透明度和问责制，对于维护金融体系的稳定和公平至关重要。

可信AI技术如零知识证明、安全多方计算等，可用于保护数据隐私和网络安全。这些技术能够在不泄露原始数据的情况下进行数据分析和模型训练，保护敏感信息不受威胁，对于金融、医疗等涉及大量隐私数据的领域十分有用。

确保AI系统的过程和决策对用户和利益相关者是透明和可理解的，是一个关键挑战。缺乏透明度可能会导致人们对AI系统缺乏信任。

需要建立适当的问责制度，以应对可能出现的任何不利后果或偏差，并明确监管和补救措施的责任。确保AI系统的可问责性对于建立信任至关重要。

确保AI系统在各种条件下都能可靠地运行，并能够抵御恶意攻击，是保证可信AI的另一个重要挑战。系统的稳健性和安全性直接关系到其可信度。

有效的数据治理对于可信AI至关重要。组织在使用AI时必须对保护客户数据和隐私负责。AI模型必须遵守监管限制和隐私法律，同时管理数据质量、隐私和安全性。

可信AI广泛采用同态加密、联邦学习、安全多方计算、差分隐私和零知识证明等隐私增强技术，确保透明度、稳健性和对数据隐私的尊重。相比之下，传统AI系统可能缺乏这些内置的安全防护措施。

与传统AI系统不同，可信AI代表了一种更全面的方法，在开发和部署AI系统时，将其与伦理原则保持一致，从而赢得用户的信任。可信AI系统通常会融入机器学习可解释性、对抗性测试和人工监督等技术，以确保系统输出的可靠性和与预期用途的一致性，而传统AI可能更注重原始性能而忽视了这些安全性和透明度考虑。