EY安永Shape the futurewith confidence可信人工智能治理白皮书TRUSTED ARTIFICIAL INTELLIGENCEGOVERNANCE WHITE PAPER版权声明COPYRIGHT STATEMENT本报告版权属于出品方所有，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用报告文字或者观点的，应注明来源。违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。出品方安永（中国）企业咨询有限公司上海市人工智能与社会发展研究会前言FOREWORD21世纪人类社会迎来了前所未有的技术革命一人工智能(A1)的兴起。它以迅雷不及掩耳之势，渗透到我们生活的方方面面，重塑着我们的认知和社会格局。它不仅极大地提高了生产效率，还为解决复杂的社会问题提供了新的视角和工具。然而，随着A技术的迅猛发展，其所带来的伦理、法律和社会问题也日益凸显，如何确保A!技术的“可信”属性，成为全球关注的焦点。在此背景下，《可信人工智能治理白皮书》应运而生。本白皮书由安永（中国）企业咨询有限公司和上海市人工智能社会发展研究会联合撰写，旨在深入探讨人工智能的全球发展态势、监管体系、可信原则、关键问题、企业合规要求、风险治理理论、进阶工具以及行业洞察等多个方面。我们希望通过这份白皮书，为政策制定者、企业管理者、技术开发者以及所有关心A1发展的读者，提供一份全面、深入、客观的参考和指导。在这份白皮书中，我们将重点探讨“可信人工智能"的内涵，分析其在算法透明度、数据安全、伦理道德等方面所面临的桃战。同时，我们也将关注企业在A应用中的合规要求以及风险治理这一A!发展中的重要议题。本白皮书将详细阐述风险治理架构的构建，以及如何在A的生命周期中实施有效的风险管理。此外，我们还将介绍企业A治理的进阶工具一可信A1等级标识，为企业构建和完善自身的A1治理体系提供实用的指导。在提供有效的A治理工具的同时，我们也将聚焦具有启发性的行业实践。我们将深入分析汽车、医药、零售、服务等行业在A1应用上的现状和桃战，以及这些行业如何构建和运营自己的A!管理体系。通过这些行业案例，我们希望能够为读者提供具体的行业应用视角，以及在实际操作中可能遇到的问题和解决方案。在这份白皮书的撰写过程中，我们深刻感受到A1技术的发展不仅仅是技术层面的突破，更是对人类社会价值观、伦理道德和法律体系的一次全面考验。我们相信，只有通过不断提高对风险的把控能力，预判、分析和应对潜在的治理问题，建立起一套公正、透明、高效的A!治理体系，才能确保A!技术的健康发展，让它成为推动人类社会进步的正能量。在此，我们诚挚地邀请您一同走进A的世界，探索其无限可能，同时也思考和面对它所带来的挑战。让我们携手前行，在A的时代中，共同寻找可信A1实现的最佳路径。可信人工智能治理白皮书目录Comtents第一章全球人工智能发展与监管体系1.1全球人工智能发展概述1.1.1欧盟人工智能发展1.1.2美国人工智能发展1.1.3中国人工智能发展1.2“可信人工智能"概念提出第二章人工智能的可信原则52.1G20人工智能可信原则2.2欧盟可信人工智能原则2.3安永观点：可信人工智能原则第三章可信人工智能的关键问题83.1算法黑箱与信息茧房问题83.2算法偏见问题93.3数据安全问题3.3.1底层数据源9103.3.2数据泄露3.3.3出海涉及相关数据出境规制3.4内生安全问题3.4.1人工智能基础设施安全风险3.4.2数据安全风险3.4.3模型安全风险3.4.4应用服务安全风险000001113.5科技伦理问题第四章企业级AI的合规要求124.1资质监管要求14.1.1互联网信息服务提供者的基础资质4.12提供具体服务的特殊资质4.2算法合规要求14.2.1算法备案要求4.2.2算法评估要求134.2.3算法透明性要求4.3内容合规要求4.3.1生成内容审核义务4.3.2生成内容标识义务4.3.3建立投诉举报机制6可信人工智能治理白皮书目录Comtents第五章人工智能风险治理175.1风险治理架构175.1.1风险治理架构对企业的指导5.12风险治理架构对创新的推动18185.1.3风险治理架构对市场的维护5.2生命周期风险治理1952.1风险管理左移5.2.2敏捷管理模式5.2.3审慎评估及监控25.3人员风险治理第六章企业AI治理进阶工具236.1A1治理国际标准236.1.11S042001的意义与价值6.121S042001内容简介6.2A1治理可信等级管理6.2.1可信A1治理等级标识6.2.2可信A!治理等级标识服务6.2.3可信A治理重点领域解析第七章行业洞察与AI治理情况调研287.1汽车行业调研7.1.1汽车行业人工智能技术的应用7.12汽车行业对人工智能技术应用的普遍认知7.1.3汽车行业人工智能技术应用的挑战7.1.4汽车行业人工智能管理体系的搭建与运营7.2医药行业调研7.2.1医药行业人工智能技术的应用7.2.2医药行业对人工智能技术应用的普遍认知7.2.3医药行业人工智能技术应用的挑战72.4医药行业人工智能管理体系的搭建与运营7.3零售行业调研7.3.1零售行业人工智能技术的应用7.3.2零售行业对人工智能技术应用的普遍认知7.33零售行业人工智能技术应用的挑战7.3.4零售行业人工智能管理体系的搭建和运营可信人工智能治理白皮书目录Comtents第七章行业洞察与AI治理情况调研287.4服务行业调研7.4.1服务行业人工智能的应用74.2服务行业对人工智能技术应用的普遍认知74.3服务行业人工智能技术应用的挑战7.4.4服务行业人工智能管理体系的搭建与运营第八章AI应用的典型案例3681典型案例一：某互联网平台公司内部人工智能技术应用8.1.1人工智能技术使用现状8.12人工智能模型使用与评估813人工智能技术投入分析82典型案例二：典型案例二：某汽车公司内部人工智能技术应用8.2.1人工智能模型使用现状8.2.2人工智能模型使用与评估8.2.3人工智能技术投入分析结语39参考文献39可信人工智能治理白皮书第一章全球人工智能发展与监管体系丨01第一章全球人工智能发展与监管体系01PART当前，全球人工智能正处于技术创新、重塑行业、重新定义我们与技术互动方式的快速更迭阶段。A!技术已经走出实验室，逐渐嵌入医疗、金融、零售、制造、交通、娱乐等行业领域的各项应用之中，社会也随之展开深刻变革。据Fortune Business Insights预测，人工智能市场预计将在未来十年内出现强劲增长，预计将从2024年的6211.9亿美元增长到2032年27404.6亿美元'。面对这一潜力巨大的颠覆性技术，全球各国竞相发力，正在共同将人工智能发展推向时代浪潮顶峰。1.1全球人工智能发展概述截至2024年，全球共有69个国家和地区制定了人工智能相关政策和立法，涵盖了从A1治理、隐私保护，数据监管到伦理规范等广泛的主题，反映了各国对A!技术发展的重视及其潜在风险的管理需求。以下国家或地区明确针对人工智能出台了立法或监管要求：1.1.1欧盟人工智能发展制，以促进自愿适用高风险人工智能系统的部分或欧盟《人工智能法案》是全球首部全面且具影全部强制性要求。响力的人工智能法规，于2024年5月21日获批通过，此外，欧盟委员会正在制定《人工智能责任指令》并于2024年8月1日正式生效。该法案将“人工智(Artificial Intelligence Liability Directive）,该指令能系统”定义为一种基于机器的系统，被设计为以不草案提出于2022年9月28日，旨在为人工智能系同程度的自主性运行，并且在部署后可能表现出适统造成的、非合同类责任的特定类型损害提供统一应性。该系统基于明确或隐含的目标，从接收到的规则，解决举证责任难的问题，确保受到人工智能输入中推断如何生成可影响物理或虚拟环境的输出，技术伤害的人能够获得经济补偿。该提案共九条，例如预测、内容、推荐或决策。《人工智能法案》主要规定了高风险人工智能提供者的证据披露义务、采取了基于风险的方法，将人工智能系统分为最低过错与AI输出之间因果关系的推定两方面核心内容。风险、低风险、高风险和不可接受风险这四级。其中，1.1.2美国人工智能发展认知行为操纵和社会评分等具有不被接受风险的人美国正在选择一种针对特定行业的方法工智能系统被禁止进入欧盟市场；高风险人工智能(sector-specific approach)。2023年9月，美国系统需要获得批准，同时需要遵守技术要求、风险参议员和众议员提出的《2023年算法问责法案》草管理、数据治理、透明度等一系列要求和义务才被案(Algorithmic Accountability Act of2023)为受人允许进入欧盟市场；其他非高风险人工智能系统的工智能系统影响的人们提供了新的保护措施。该法提供者则被鼓励制定行为守则，包括相关的治理机案适用于用于关键决策的新型生成式人工智能系统，可信人工智能治理白皮书第一章全球人工智能发展与监管体系丨02以及其他人工智能和自动化系统，要求公司评估其intelligence systems)的法案。该法案将高风险人工使用和销售的人工智能系统的影响，为何时以及如智能系统定义为任何在投入使用时能够做出重大决何使用此类系统创造新的透明度，使消费者能够在策或在做出重大决策中起到关键作用的人工智能系与人工智能系统交互时做出明智的选择。统，要求高风险人工智能系统的开发者(developer)同年10月，拜登总统签署了一项人工智能行向部署者(deployer)披露有关高风险系统的特定信政命令《关于安全、可靠和可信赖地开发和使用人息、提供完成影响评估所需的信息和文件，并要求工智能的行政命令》(Executive Order on the Safe,部署者实施风险管理政策和程序，定期进行影响评Secure,and Trustworthy Development and Use of估，并向消费者披露其交互对象的人工智能系统的Artificial Intelligence),为人工智能安全、安保、隐某些通知，以避免高风险人工智能系统内的算法歧私保护、促进公平和公民权利、促进竞争和创新建视。再如，2022年伊利诺伊州领布了《人工智能视立了新的基准。该行政命令要求制定一份国家安全频面试法案》(Artificial Intelligence Video Interview备忘录，以指导人工智能在军事和情报行动中的安Act in2022),对使用人工智能分析视频面试的雇全和合乎道德的应用，确保保护美国人的隐私，并主提出要求。加利福尼亚州、新泽西州、纽约州、培育一个开放、竞争激烈的人工智能市场，强调美佛蒙特州和华盛顿特区也提出了相关立法，规范人国的创新。工智能在招聘和晋升中的使用。为应对人工智能生成内容的知识产权挑战，1.1.3中国人工智能发展美国专利商标局(USPTO)和版权局(USCO)已2024年5月，“人工智能法草案”被列入《国务经发布了相关执法行动和指南。2024年2月，美院2024年度立法工作计划》。尽管目前我国尚未出国专利商标局发布的关于人工智能辅助发明的详细台人工智能专门立法，但已初步建立限制和规范人(Al and inventorship guidance:Incentivizing工智能开发与应用的法律框架，即以《中华人民共human ingenuity and investment in Al-assisted和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中inventions)明确规定了Al辅助创新中的发明权确定华人民共和国个人信息保护法》以及《中华人民共问题，即人类贡献必须足够显著才能获得专利保护。和国科学技术进步法》为基础，由《互联网信息服2023年，美国版权局发布的“包含人工智能生成材务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成料的作品”(Works Containing Material Generated管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》by Artificial Intelligence)的政策规定，如果作品纯等一系列规范文件发挥主要监管作用，同时配有《互粹由A!生成，除非有显著的人类创作参与，否则不联网信息服务管理办法》《网络信息内容生态治理符合版权保护条件。如果人类在A1生成材料的选择、规定》《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信安排或修改中作出了重大贡献，则人类创作元素可息服务安全评估规定》等关联法律法规。获得版权保护。其中，《互联网信息服务算法推荐管理规定》此外，美国一些州也已经在人工智能相关领构建了算法监管的机制，确定了算法服务的监管部域制定监管法律。例如，2024年5月17日，科罗门，为算法服务提供者设定了算法备案等合规义务拉多州州长签署了参议院第24-205号《关于在人与监管要求义务；《互联网信息服务深度合成管理规定》进一步规范了深度合成服务提供者、技术支consumer protections in interactions with artificial撑者的行为；《生成式人工智能服务管理暂行办法》可信人工智能治理白皮书第一章全球人工智能发展与监管体系丨03对生成式人工智能服务提供者规定了数据和基础模仅仅依靠法律和监管并不足以全面应对人工智能带型的来源合法、数据标注、网络安全、未成年人保来的技术黑箱、信息隐匿、责任错综复杂等多维度护以及评估备案等一系列合规义务，明确了提供者的挑战，与之对应的治理能力明显具有滞后性，可的网络信息内容生产者责任。信人工智能治理已然成为全球各国确保前沿技术创随着全球各国逐步加大对人工智能技术的立法新、先进法律制度发展和国家安全的核心议题。和监管力度，各种法律和监管规范不断涌现。然而，欧盟美国中国监管路径重视基本权利的保护。采取采取基于行业监管方法，即通目脑尚末出台人工智能专门基于风险的监管方法立法，但已切步建立人工留行业立法进行鉴管(互联网信息务算法推荐管理规定》《人工智能法》监管规范《人工智能责任指令》《产品责任指令》伊利话伊州《人工智能视频面试法案》合棉性评估透明度义务进行风险评估主要合规义务性图1中美欧人工智能监管区分1.2“可信人工智能”概念提出人工智能的可信已经成为全球各国在发展人工智能中的一致性原则。全球范围内诸多自律性标准或文件都对“可信人工智能”提出了具体要求。《G20人工智能原则》NIST《人工智能风险管理指南》《G7行为准则》人类监督包容性增长、可特续发有效和可靠评估和减轻整个A1生命展及福祉技术稳健性和安全性安全以人为本的价值观及公监控漏润、事件和新出隐私和数据治理平性稳定且有弹性现的风险并报告透明度透明度和可解释性可问责和透明度A系统的透明度报告多样性，非歧视和公平可解释和可理解稳健性和安全性环境和社会福社隐私增强可问责性能够管控偏见的公平可信人设计、开发和部署技术可靠，安全，能够输出不工智能带歧视和偏见的公正结果，悬本原理和运行过程透明，可问责且以人为本的人工智能系统。图2全球自律性文件及“可信人工智能”概念可信人工智能治理白皮书第一章全球人工智能发展与监管体系|04欧盟《可信人工智能伦理指南》《G20人工智能原则》《人工智能风险管理框架》和《G7行为准则》共同关注着人工智能的技术稳健性和安全性、A系统透明度、非歧视和非偏见的公平性以及可问责性。在此基础上，本白皮书将“可信人工智能”定义为设计、开发和部署技术可靠、安全，能够输出不带歧视和偏见的公正结果，基本原理和运行过程透明，可问责且以人为本的人工智能系统。在我们开始探究可信人工智能相关问题之前，需要首先对可信人工智能提供者、部署者等概念进行界定，厘清概念之间相关性。在人工智能的语境中，提经常被本白皮书采用欧盟《人工智能法》第三条对于提供者(provider)和部署者(deployer)的定义。~提供者(provider)：开发人工智能系统或通用人工智能模型，或已开发人工智能系统或通用人工智能模型，并将其投放市场或以自己的名义或商标提供服务的自然人或法人，公共机关、机构或其他团体，无论有偿还是无偿。,部署者(deployer)：在其授权下使用人工智能系统的任何自然人或法人、公共机关、机构或其他团体，但在个人非职业活动中使用人工智能系统的情况除外。可信人工智能治理白皮书第二章人工智能的可信原则丨5第二章人工智能的可信原则02PART为了确保人工智能技术的健康发展，推动其在促进科技创新和经济发展中发挥积极作用，我们必须若眼于构建可信人工智能体系。可信人工智能的核心在于，其设计、开发和部署过程中必须严格遵循一系列基本原则，包括但不限于安全性、公平性、可解释性和隐私保护。这些原则不仅关乎人工智能技术的内在可信度，更关系到其与人类社会的和谐共融。安永认为相关利益方应积极理解AN的核心原则，建立可信人工智能体系，构建A!治理与风险管理架构，并随着监管态势、科技发展、社会生产力等变化动态调整，以实现可持续发展进步。2.1G20人工智能可信原则《G20贸易和数字经济部长声明》中提出的人和保障措施。工智能原则是在2019年由G20成员共同商定的一3.透明度和可解释性套国际性指导原则，旨在确保人工智能的发展方向应致力于负责任地披露A系统信息。为此，应能够符合人类社会的共同利益，人工智能应用是可提供适合于客观实际并符合技术发展水平的有意义持续、负责任和以人为本的。所有利益相关者，根的信息：促进对A系统的普遍理解；让利益相关者据各自的角色，秉持以下原则对可信人工智能进行了解与A1系统的互动情况；使受A系统影响的人能负责任管理。够理解系统的结果；使受到AI系统不利影响的人能1.包容性增长、可持续发展及福祉够根据相关因素的简单易懂的信息，作为预测、建应积极负责任地管理值得信赖的A,以追求人议或决策基础的逻辑来源，并可质疑A!系统产生不类和地球的有益成果，从而振兴包容性增长，可持利影响。续发展和福祉。增强人的能力和创造力，促进和包4.稳健性、安全性和保障性容代表性不足的人，减少经济，社会，性别和其他A!系统应在整个生命周期内保持稳健、安全和不平等，保护自然环境。有保障，从而在正常使用、可预见的使用或误用，2.尊重法治、人权以及民主价值观，包括公平或其他不利条件下，能够正常运作，避免造成不合和隐私理的安全风险。还需确保如果人工智能系统有风险应尊重法治、人权、民主和在整个AN系统生命导致不当伤害或表现出不良行为的，可以被覆盖、周期中以人为本的价值观。这些包括不歧视和平等、修复或根据需要安全退役。在技术上可行的情况下，自由、尊严、个人自主，隐私和数据保护、多样性、还应加强信息廉洁，同时确保尊重言论自由。公平性、社会正义以及国际公认的劳工权利。为此5.问责制目的，还应实施适合于环境和符合技术水平的机制应对人工智能系统的正常运作负责，并对人工可信人工智能治理白皮书第二章人工智能的可信原则丨06智能系统的正常运作负责；同时还应确保在人工智能系统生命周期中做出的数据集、流程和决策是可追溯的：人工智能系统的各方参与者有责任根据其角色，以适合于客观实际并符合技术发展水平的方式，确保1系统的正常运行，将风险管理方法应用于人工智能系统的全生命周期。2.2欧盟可信人工智能原则2019年4月8日，欧盟人工智能高级别专家组(四)透明度：A1的数据、系统和商业模式应该发布《人工智能伦理指南》(Ethics Guidelines for是透明的；AN系统的相关决策、系统功能以及局限Artificial Intelligence),提出了人工智能系统应满足性应对相关利益方进行解释和告知。的七项关键要求，才能被视为可信赖。(五)多样性、非歧视与公平性：A1系统必须避具体要求如下：免歧视性以及不公平的偏见；同时，A!系统应保持(一)人类的能动性与监督：人类应对A系统多样性，应该向所有人开放，并让相关利益方参与拥有权力并能够监督人工智能所做的决定和行为。其中。(二)技术的稳健性与安全性：A系统应是稳健(六)社会和环境福祉：A系统应造福全人类，的、可复原的、安全的，出现问题时可最大限度地并考虑其他生物生存的社会影响，确保是可持续和减少和防止意外伤害。环保的。(三)隐私与数据治理：AN系统需充分尊重隐私(七)问责制：建立问责机制，确保AI系统及和数据保护，同时还应有适当的数据质量、完整性、其成果是可问责的，能够对算法、数据和设计流程合法访问等相关数据治理机制。进行审计，还应确保提供适当和便捷的补救措施。2.3安永观点：可信人工智能原则经济合作与发展组织(OECD)、二十国集团与安永服务能力进行深度结合，不仅增强了客户服(G20)以及欧盟提出的人工智能原则，提倡人工智务的转型升级，也为可信AN的未来发展建立了社会能应具有创新性、值得信赖、尊重人权和民主价值观，信心。安永强调可信、以人为本的方法实现AN的潜力，为人工智能制定了切实可行、灵活多变、经得起时专注于为所有人创造价值，以实现可持续增长并为间考验的标准。体现了国际社会对人工智能技术发更好的商业世界赋予人和社会力量。安永根据国际展的共同关注和期望，也为全球范围内人工智能的化的人工智能商业实践经验和对全球人工智能法规研究、开发和应用提供了一套价值观和行为准则。政策的洞察，认为具有问责性、合规性、可解释性、为此，安永在全球化的商业服务实践中，将A技术公平性等原则的人工智能才是可信人工智能。OECD&G20:A1原则基本措施安永：AI原则应积极负责任地管理值得信赖的，以人类和地球追求有益的成果，从而振兴包容性增长、可持续发展和福社包容性增长、可持续发展增强人类的能力和增强创造力可持续性促进和保护代表性不足的人公平和偏见减少经济、社会、性别和其他不平等现象保护自然环境可信人工智能治理白皮书第二章人工智能的可信原则丨07基本措施安永：AI原则人应尊重法治、人权、民主和在整个A1系统生命周期中以人为本的价值观。这些包括不歧视和平等、自由、尊严、个人自主，隐私可持续性以人为本的价值观和公平和数据保护、多样性、公平性、社会正义以及国际公认的劳工权利。公平和偏见合规为此目的，还应实施适合于环境和符合技术水平的机制和保摩措施。应致力于负责任地披露A!系统信息。为此，应提供适合于客观实际并符合技术发展水平的有意义的信息：透明度促进对人工智能系统的全面理解透明度和可解释性上利益相关者了解与A!系统的互动情况使受A!系统影响的人能够理解系统的结果使受到A!系统不利影响的人能够根据相关因素的简单易懂的信息可解释性作为预测、建议或决策基础的逻辑来源，并可质疑A!系统产生不利影响。A!系统应在整个生命周期内保持稳健、安全和有保障，从而在正常使用、可预见的使用或误用，或其他不利条件下，能够正常运作可靠性避免造成不合理的安全风险。安全稳健性、安全性和保障性还需确保如果人工智能系统有风险导致不当伤害或表现出不良行为的，可以被覆盖、修复或根据需要安全退役。透明度在技术上可行的情况下，还应加强信息度洁，同时确保尊重言论自可靠性由。A!系统的格方参与者有责任根据其角色，以适合于客观实际并符问责制合技术发展水平的方式，确保A!系统的正常运行，将风险管理方问责制法应用于人工智能系统的全生命周期。安永在全球化的商业服务实践中，将A!技术与安永服务能力进行深度结合，不仅增强了客户服务的转型升级，也为可信A1的未来发展建立了社会信心，创造指数级的价值。安永强调可信、以人为本的方法实现A1的潜力，专注于为所有人创造价值，已实现可持续增长并为更好地商业世界赋予人和社会力量。☑问责性合规性可解释性公平性隐私性AccountabilityComplianceExplanabilityFairnessPrivacy可靠性可特续性安全性透明度ReliabilitySustainabilitySecurityTransparency在整个A生周期中考虑技相关者够解图3安永所侣导的A1原则可信人工智能治理白皮书第三章可信人工智能的关键问题丨B第三章可信人工智能的关键问题03PART在各国人工智能法律法规的框架之下，企业对人工智能技术的应用依然面临着诸多风险与问题。一方面，数据隐私问题令人担忧，大量的个人数据被收集用于训练算法，然而这些数据的安全性和合规使用却难以得到完全保障。另一方面，算法偏见也不容忽视。由于训练数据的不全面或偏差，算法可能会对某些群体产生不公平的判断和决策。人工智能技术固有的内生安全问题可能被恶意利用，造成难以估量的危害。这些风险对企业如何更合规应用人工智能技术提出了新的挑战。3.1算法黑箱与信息茧房问题2024年，某大型网约车服务平台推出“车费保镖”服务旨在通过实时监控车费波动，为消费者提供一个公平且透明的出行体验，并在检测到异常收费时提供先行赔付。然而，上海市消费者权益保护委员会对该服务的算法透明度提出批评，指出由于缺乏明确的标准来定义“合理的车费变动，消费者难以评估服务的实际保障水平，从而使“车费保镖”服务在实际运作中存在透明度不足的问题。算法黑箱与信息茧房问题因其直接触及人们的日常使用体验和信息获取路径而尤为凸显。算法的不透明性常常让用户在使用搜索引擎、社交媒体和在线购物平台时感到困惑，因为他们无法洞悉背后的推荐逻辑，这无疑影响了用户体验。中国青年报社社会调查中心对1501名受访者进行的调查表明，超过62%的受访者感受到“大数无法确定13.5%据+算法”精准推送带来的“信息茧房”2。算法黑箱和信息茧房问题，往往根植于大型机没有明显感知243%器学习模型的内在特性。与基础算法相比，人工智能模型采用的神经网络算法的复杂性源于其拥有庞大的参数网络和处理高维数据的能力，且决策过程无法仅通过底层算法预测，而是基于训练数据深度学习到的复杂模式和规律。以个性化推荐算法为例，其依据用户行为数据进行内容定制，以此增强用户体验和平台互动性。然而，这种算法可能导致用户行为（如点击、点赞和评论）进一步强化其内部推荐逻辑，形成了一个自我加强的反馈循环。用户难以直观地查看或修改模型的内部机制，也难以理解模型如何完成文本生成、推断、分类等任务。此外，企业在处理数据时，出于隐私保护和商业机密的考虑，往往不会完全公开其数据处理流程。同时，现行的知识产权法律在保护创新成果的同时，也可能间接限制了算法透明度的提升。可信人工智能治理白皮书第三章可信人工智能的关键问题丨093.2算法偏见问题算法偏见是人工智能领域内一个日益显著的问题，由于训练数据的不均衡或算法设计的不完善，这导致系统输出结果可能带有不公平性。这种偏见可能在招聘、司法、金融等多个关键领域显现，对特定群体造成系统性的不公正影响。2018年某知名跨国电商企业的招聘算法被发现在筛选简历时，对含有与“女性”相关词汇的简历评分偏低，这一性别偏见问题最终导致了该算法的关闭。无独有偶，多家知名企业广泛采用的A!面试工具，被指出在解读面试者表情时可能存在误判，从而导致对面试者性格特征的不准确推断。算法偏见的形成原因可以归纳为以下三个方面：·训练数据的不均衡性：如果训练数据在收集时存在历史偏见或代表性不足，算法可能会继承并放大这些偏见，从而产生歧视性结果。,特征选择的偏差：在模型训练过程中，选择哪些特征作为输入变量对结果具有重大影响，不当的特征选择可能无意中引入歧视性偏见。算法设计的不完善：如果算法设计过程中未能充分考虑公平性原则，或设计者本身存在偏见，可能导致算法在处理数据时无法保持公正和客观。3.3数据安全问题数据安全是构建可信人工智能的关键，它不仅保护用户隐私，确保企业遵守法律法规，还构建了用户对系统的信任。数据安全通过防止算法偏见、保障决策公正性、维护数据的完整性和准确性，支撑了人工智能的可信应用，并促进了技术与社会的和谐发展。公众对人工智能的信任建立在数据安全的基础之上，一旦发生安全事件，不仅用户隐私受损，企业的声誉和信任度也会受到严重影响。据保护法规要求。这不仅会损害用户的利益，还可3.3.1底层数据源能对人工智能行业的健康发展造成负面影响。2017年，英国信息委员会(1C0)对伦敦某医底层数据源的安全问题是一个多维度的挑战，院基金会与某科技公司旗下人工智能研究公司的智它不仅包括数据源获取的合法性，还涵盖了数据语能医疗合作项目进行了调查，调查结果显示，在开料库的管理、数据投毒攻击、数据源的依赖性和时发移动医疗应用的过程中，该人工智能研究公司未效性等。庞大的数据语料库可能潜藏着仇恨言论、能充分向患者披露其个人医疗数据的使用目的和范歧视性言论、虚假信息等有害内容，这些内容若被围，使用超过160万患者的医疗记录作为训练和测恶意注入，不仅会误导人工智能的学习过程，损害试的数据源3。数据源获取的合法性问题可能触发一模型的准确性，还可能对用户的利益造成实质性的系列复杂问题，包括知识产权侵权、公民个人信息威胁。同样，确保数据源的多样性和时效性至关重要，保护不足等。数据作为用户与模型之间的沟通桥梁，如果算法过度依赖单一或有限的数据源，其鲁棒性其质量和来源直接影响到人工智能模型的性能表现。将受到削弱，而依赖过时的数据源，使用不再反映如果数据来源不明确或获取方式存在法律问题，那现实的陈旧数据也会降低人工智能决策的准确性和么在使用这些数据的过程中，就难以满足现行的数可靠性。