人工智能在心理学中的伦理挑战

18/24人工智能在心理学中的伦理挑战第一部分保密性的维护 2第二部分偏见和歧视的防止 3第三部分算法透明度的要求 6第四部分决策可解释性的保障 8第五部分自主性的保护 11第六部分责任的分配 13第七部分神经科学数据的伦理考量 16第八部分心理健康应用的规制 18

第一部分保密性的维护保密性的维护

在心理学领域，保密性至关重要，因为它涉及对敏感个人信息的保护。人工智能（AI）的引入为保密性的维护带来了新的挑战，因为算法和分析技术有可能揭示或泄露个人信息。

数据收集和分析

AI算法使用患者的医疗记录、治疗会话和其他个人数据进行训练和分析。虽然这些数据对于开发个性化治疗计划和改善心理健康结果至关重要，但也存在滥用和泄露信息的风险。例如，AI系统可能识别模式并得出有关患者心理状况的结论，而人类治疗师可能无法检测到这些模式。如果不加以妥善保障，这些信息可能会被用来产生歧视性或误导性的结果。

数据存储和共享

AI系统通常需要访问大量数据，这就产生了安全存储和共享这些数据的必要性。黑客攻击和数据泄露可能导致高度敏感的个人信息的泄露，从而对患者造成损害。此外，随着人工智能在医疗保健领域的广泛采用，不同机构之间的数据共享变得越来越普遍。这增加了信息泄露的风险，并突出了保护患者隐私和保密性的必要性。

信息传播

AI算法可以生成关于患者的信息洞察，这可能是有价值的，但也会带来潜在的泄密风险。例如，算法可能会识别出患有特定心理健康状况的患者群体。虽然这些信息可能有助于研究和制定公共卫生政策，但如果不加以谨慎处理，也可能导致患者受到歧视或污名化。

应对措施

为了应对保密性的挑战，心理学领域需要采取以下措施：

*建立清晰的数据收集和使用准则：制定明确的协议，概述允许收集和使用数据的类型和目的，并征得患者的知情同意。

*实施强有力的安全措施：采用加密、访问控制和其他安全措施来保护患者数据免受未经授权的访问和泄露。

*定期进行隐私影响评估：评估人工智能系统可能对患者隐私的影响，并在必要时采取缓解措施。

*监控和审计数据使用：持续监督人工智能系统的使用，并审核数据访问和共享记录，以检测任何可疑活动。

*建立数据信任模式：与患者建立信任关系，使他们相信他们的隐私和保密性受到尊重，以及他们的信息安全。

*教育和培训：针对医护人员和患者进行教育和培训，使他们了解人工智能的伦理影响，以及保护保密性的重要性。

结论

人工智能在心理学领域带来了巨大的潜力，但也对保密性维护提出了挑战。通过采取适当的措施来解决这些挑战，我们可以利用这项技术来改善心理健康结果，同时保护患者的隐私和保密性。第二部分偏见和歧视的防止关键词关键要点【偏见和歧视的防止】

1.识别和减轻数据偏见：开发技术和协议来识别和减少用于训练人工智能算法的数据中的偏见。这可能涉及使用代表性良好的数据集、应用算法来识别和消除偏差，或人工审查数据。

2.算法透明度和可解释性：确保人工智能算法透明且可解释，让人们理解算法如何做出决策以及这些决策背后的原因。这有助于识别和解决任何潜在的偏见或歧视。

3.人机协作：在决策过程中将人类与人工智能结合起来，提供人类的监督和判断以减轻偏见。这有助于平衡人工智能的分析能力与人类的道德价值观和文化敏感性。

【透明度和可审计性】

偏见和歧视的防止

人工智能（AI）在心理学中的应用带来了一系列伦理挑战，其中一个关键领域是偏见和歧视的防止。偏见指的是对特定群体或个体的系统性偏好或厌恶，而歧视则是在基于偏见的情况下，对这些群体或个体采取不公平的行动。

AI系统中的偏见来源

AI系统可能会由于多种原因产生偏见：

*训练数据偏见：用于训练AI模型的数据可能反映出社会中存在的偏见。例如，如果训练数据主要由某个性别或种族的样本组成，则模型可能会对该群体产生偏好，而对未代表的群体产生偏见。

*算法偏见：用于开发AI模型的算法可能会无意中引入偏见。例如，如果算法在识别特征时赋予某些类别更高的权重，则它可能会偏向于那些类别。

*人类偏见：参与AI系统设计和开发的人类可能会将自己的偏见融入其中。例如，如果设计人员在无意识中认为某个群体比另一个群体更有能力，则他们的偏见可能会渗透到系统中。

偏见和歧视的后果

AI系统中的偏见和歧视可能对个体和社会造成严重后果：

*不公平的结果：偏见可能会导致不公平的结果，例如，在招聘和晋升决策中对某些群体给予不公平的优势或劣势。

*社会不和谐：歧视可能会加剧社会不和谐，引发针对受歧视群体的不满和敌意。

*侵犯人权：偏见和歧视可能侵犯人权，因为它违反了正义、公平和平等的原则。

防止偏见和歧视

防止AI系统中的偏见和歧视至关重要：

*制定明确的道德准则：组织必须制定明确的道德准则，禁止在AI系统中出现偏见和歧视。这些准则应包括对公平性和可解释性的要求。

*使用无偏训练数据：尽可能使用代表性强、无偏见的数据来训练AI模型。这可能需要采取措施来收集来自不同群体和背景的样本来增强训练数据集。

*审计算法：定期审计AI算法以检测偏见。这可以涉及使用多种方法，例如统计分析、人工审查和模拟测试。

*实施人类监督：在涉及高风险决策的AI系统中，应实施人类监督以检查和质疑模型的输出。这有助于减少偏见和歧视的风险。

*持续教育和培训：组织应提供持续的教育和培训，以提高人们对AI系统中偏见和歧视潜在风险的认识。这有助于培养一种对公平性和包容性的意识文化。

案例研究：亚马逊招聘工具偏见

2018年，亚马逊因其招聘工具显示出对女性的偏见而受到批评。该工具旨在过滤求职申请，但被发现更倾向于男性候选人，即使他们资历相当或更低。亚马逊对该算法进行了审计，发现它从训练数据中学会了性别偏见。亚马逊随后修改了算法以消除偏见，并采取措施提高训练数据的代表性。

结论

防止AI系统中的偏见和歧视对于确保公平、公正和道德的应用至关重要。需要采取多管齐下的方法，包括制定道德准则、使用无偏训练数据、审计算法、实施人类监督以及提供持续教育和培训。通过采取这些措施，我们可以努力减轻AI系统中偏见和歧视的风险，并确保其在社会中的应用能以负责任和公正的方式进行。第三部分算法透明度的要求算法透明度的要求

算法透明度是人工智能应用于心理学的一项基本伦理要求。它要求算法的决策过程和所用数据对相关人员（例如研究参与者、治疗师和决策者）保持可理解和可解释的状态。

透明度的必要性

算法透明度至关重要，原因如下：

*尊重自主权：个体有权了解影响其决策和生活的算法。

*公开问责制：需要问责那些开发和部署算法的人，以确保其公平、无偏见和没有危害。

*促进信任：透明度有助于建立信任，因为相关方可以了解算法的逻辑和结果。

*减少歧视：算法不透明可能导致歧视，因为基于受保护特征（例如种族、性别、性取向）的偏见数据可能被隐藏。

*改善用户体验：透明度使用户能够做出明智的决定，了解算法如何影响他们。

透明度等级

算法透明度要求可以分为不同的等级：

*算法解释：对其决策过程做出清晰、简洁的解释。

*数据审查：披露所用训练数据，包括其来源、收集方法和任何清洗或预处理措施。

*模型可视化：提供算法决策过程的视觉表示，让用户了解算法如何处理数据得出结论。

*参与式设计：在算法开发过程中纳入相关方的意见，确保其反映他们的价值观和需求。

实现透明度的方法

实现算法透明度的可行方法包括：

*文档和记录：详细记录算法的开发过程、所用数据和决策规则。

*提供用户界面：在应用程序或网站中提供一个界面，允许用户访问有关算法的信息。

*外部审计：聘请独立专家审计算法，以评估其公平性、准确性和合规性。

最佳实践

确保算法透明度的最佳实践包括：

*在研究和实践中明确透明度政策：建立清晰的指南，概述算法透明度的期望。

*使用可解释的算法：选择能够提供清晰和有意义解释的算法。

*持续监控和评估：定期检查算法，以确保其仍然透明且不受偏见影响。

*进行利益相关者参与：在算法开发和实施过程中寻求相关方的意见。

*教育和培训：向算法使用者和决策者提供有关算法透明度和偏见的教育和培训。

结论

算法透明度是人工智能应用于心理学的一项关键伦理要求。通过确保算法决策过程和数据对相关人员保持可理解和可解释的状态，我们可以尊重自主权、促进责任、建立信任、减少歧视并改善用户体验。通过实施透明度等级、采用实现透明度的可行方法并遵循最佳实践，我们可以确保算法的使用符合道德规范并造福心理学领域。第四部分决策可解释性的保障决策可解释性的保障

在心理学应用中，人工智能（AI）模型可能涉及到对个人做出重要的决策，例如诊断、治疗建议或风险评估。因此，确保这些决策的可解释性至关重要，使心理学家能够理解和评估模型的决策依据。

可解释性的概念

决策可解释性是指理解和解释人工智能模型如何做出决策的能力。这包括以下方面：

*透明度：能够访问模型的内部工作原理、算法和数据。

*可追溯性：能够跟踪模型决策的输入和输出。

*因果关系：确定模型决策中各个因素的相对影响。

*可理解性：能够以非技术人员也能理解的方式呈现模型的决策。

伦理影响

决策可解释性的缺乏会导致以下伦理挑战：

*偏见和歧视：如果模型偏向于某些群体，心理学家可能无法识别并纠正这种偏见。

*透明度和问责制：心理学家无法对模型的决策负责，如果模型做出有害或错误的决策。

*知情同意：客户可能无法充分理解模型的决策过程，从而无法做出明智的同意。

*信任和信心：心理学家和客户可能会对模型的决策失去信任，从而影响治疗过程的有效性。

保障决策可解释性

为了保障决策可解释性，可以采取以下措施：

*选择可解释性高的模型：选择具有内置可解释性功能的模型，例如决策树或线性回归。

*使用解释性技术：应用技术（如LIME、SHAP）来解释模型的决策，识别重要特征并量化它们的贡献。

*提供用户界面：开发允许心理学家探索和理解模型决策的用户界面。

*建立伦理准则：制定关于决策可解释性最低标准的伦理准则，以指导心理学家的实践。

*持续评估：定期评估模型的可解释性，以确保其随着时间的推移保持准确和可靠。

实例

在心理学应用中，决策可解释性的保障对于确保公平、透明和负责地使用人工智能至关重要。例如，在风险评估中，心理学家需要理解模型如何评估个体的风险因素，以便做出准确的决定并减轻任何潜在偏见。在治疗规划中，客户需要了解模型如何做出治疗建议，以便他们积极参与决策过程并做出知情同意。

结论

决策可解释性的保障是人工智能在心理学中负责任和伦理使用的核心要素。通过实施措施来提高模型的可解释性，心理学家可以确保其决策是透明、公平和负责任的，从而维护客户的权利并促进治疗过程的有效性。第五部分自主性的保护关键词关键要点自主性的保护

1.信息隐私和自主决定：人工智能可以通过收集和分析个人数据来推断个人的心理状态和行为模式。这可能会侵犯个人的信息隐私，限制他们做出自主决定的能力。

2.算法偏见和歧视：人工智能算法在训练过程中可能会受到偏见的训练数据的影响，从而导致歧视性的判断和决策。这可能剥夺个人机会，损害他们的自尊和心理健康。

3.技术依赖和自动化：人工智能技术可能会导致人们对技术的过度依赖，从而降低他们解决问题和做出决定的能力。这可能削弱个体的自主性和自我效能感。

知情同意和自主权

自主性的保护

在心理学中，自主性是指个体独立思考、做出决定和采取行动的能力。人工智能（AI）在心理学领域的应用提出了对自主性保护的重大伦理挑战。

自主性受损的潜在方式

*算法偏差：AI算法可能包含偏差，导致对特定群体（例如基于种族、性别或社会经济地位）的歧视性决策。这会损害个体的自主权，因为他们无法不受偏见影响地做出选择。

*算法不透明性：许多AI算法是黑盒式的，这意味着我们无法理解它们是如何做出决策的。这种不透明性使得个体难以理解和挑战基于这些算法的决策。

*算法操纵：AI算法可以用于操纵个体的行为和决定。通过个性化信息和推荐，AI可以影响人们的思想和行为，从而削弱他们的自主性。

*过度依赖AI：对AI的过度依赖可能会导致个体丧失独立思考和解决问题的能力。如果个体习惯于依赖AI来做出决策，他们可能会失去自我做出决定和掌握自己生活的信心。

保护自主性的举措

为了保护自主性，至关重要的是实施以下措施：

*算法审计：定期审计AI算法以检测偏差并确保准确性和公平性。

*算法透明度：要求AI开发人员提供有关其算法如何做出决策的信息。

*个体赋权：教育个体了解AI算法的局限性，并帮助他们批判性地评估基于AI的决策。

*限制AI使用的范围：限制AI在涉及敏感决策领域的应用，例如诊断和治疗。

*强调个体指导：在使用AI时，始终突出个体心理健康专业人员的指导和支持的重要性。

研究与发展方向

未来研究和发展应重点关注以下领域：

*开发公平且透明的AI算法

*探索算法操纵的潜在后果

*调查过度依赖AI对自主性的影响

*制定保护个体自主性的道德准则

结论

人工智能在心理学中的应用带来了一系列重要的伦理挑战，其中保护自主性至关重要。采取措施审计算法、提高透明度、赋予个体权力并限制AI使用的范围对于确保个体在与AI交互时保持自主权至关重要。持续的研究和发展将为应对这些挑战提供依据，从而使AI在促进心理健康和福祉的同时尊重自主性。第六部分责任的分配关键词关键要点机器学习模型的责任

1.人工智能系统存在算法和数据偏差的风险，这可能会导致不公平或歧视性的结果。因此，有必要建立机制来确保模型的责任，包括对其偏见和准确性进行评估和解决。

2.机器学习算法的“黑匣子”性质使得难以解释模型的决策过程，这可能会阻碍对模型输出的信任和接受。因此，需要开发可解释的算法和技术，以增强透明度和问责制。

3.机器学习模型可能会被恶意行为者利用或操纵，以产生有害后果。因此，有必要采取措施来保护模型免受滥用和不当使用，包括制定道德准则和法律法规。

人工智能和自主权

1.人工智能系统的不断发展引发了有关机器自主性和责任的问题。需要明确界定机器在决策中的作用和人的责任，以确保人工智能的负面影响由适当的代理人承担。

2.自主人工智能系统可能会对个人和社会产生重大影响。因此，需要进行社会辩论和政策制定，以确定人工智能在决策和行动中允许的自主程度。

3.随着人工智能系统的自主性不断增强，可能需要重新考虑传统的法律和伦理框架，以适应人工智能的独特能力和责任。责任的分配

人工智能（AI）在心理学中的应用引发了有关责任分配的复杂伦理问题。当涉及到AI系统协助或自主做出诊断、治疗决策或提供治疗时，界定谁对结果承担责任就变得至关重要。

人类专业人员的责任

尽管AI系统在执行特定任务方面可能优于人类，但最终由心理学家和相关医疗专业人员负责：

*做出最终决定：AI系统的建议仅作为辅助工具，人类专业人员必须对最终决定负责。

*谨慎使用：专业人员必须全面了解AI系统的局限性和潜在偏见，并谨慎使用其输出。

*监督和评估：专业人员应定期监督AI系统的使用，并评估其有效性和安全性。

AI系统开发人员的责任

AI系统开发人员也承担着责任，包括：

*设计伦理系统：开发人员必须确保AI系统符合伦理原则，例如隐私、公平性和透明度。

*提供明确的指导：开发人员应提供明确的指南和培训，以指导用户如何以负责任的方式使用AI系统。

*承担责任：在AI系统导致不良结果时，开发人员可能需要承担责任，特别是如果他们没有采取适当的预防措施。

共同责任

在某些情况下，责任可能会在人类专业人员和AI系统开发人员之间共享：

*合作决策：当AI系统与专业人员合作做出决策时，双方都可能承担部分责任。

*系统故障：如果AI系统故障导致不良结果，开发人员和专业人员都可能承担责任。

法律责任

各个司法管辖区正在制定法律框架来解决AI在心理学中的责任问题：

*医疗事故法：某些国家/地区将AI系统视为医疗设备，使其受制于医疗事故法。

*产品责任法：开发人员可能因其AI系统造成的损害而承担产品责任。

*发展中的法律：随着AI在心理学中的使用不断增加，法律框架正在不断发展以应对责任问题。

伦理准则

专业协会和伦理委员会已发布指导方针，帮助解决AI在心理学中的责任问题，包括：

*美国心理学会(APA)：APA的伦理守则强调心理学家有责任谨慎使用技术。

*国家心理学家委员会(NBCC)：NBCC的伦理守则要求心理学家在使用技术时尊重客户的权利和福祉。

*世界卫生组织(WHO)：WHO的《人工智能伦理指南》阐述了AI开发和部署的道德考量。

结论

AI在心理学中的应用引起了有关责任分配的复杂伦理问题。人类专业人员和AI系统开发人员都必须承担责任，以确保AI系统以负责任和符合道德的方式使用。随着法律框架和伦理准则的不断发展，在使用AI时遵循最佳实践至关重要，以最大限度地减少潜在的伦理问题。第七部分神经科学数据的伦理考量关键词关键要点主题名称：隐私和保密

1.神经科学数据高度敏感，包含有关个人思想、情感和行为的信息，需要采取严格措施来保护其隐私。

2.确保数据收集和使用过程中的知情同意和数据匿名化，以防止未经授权的访问和滥用。

3.制定明确的政策和程序来管理数据的存储、访问和共享，以维护参与者的数据安全和隐私权。

主题名称：偏见和歧视

人工智能在心理学中的伦理问题：基于数据的伦理考量

引言

人工智能（AI）在心理学研究和实践中发挥着越来越重要的作用，带来了巨大的好处和潜在的伦理挑战。其中，基于数据的伦理考量对于确保AI在心理学中的负责任和合乎道德的使用至关重要。

数据收集和使用

AI算法依赖于大数据集进行训练和改进。在心理学背景下，这些数据可能包括个人信息、心理评估结果和敏感健康信息。收集和使用这些数据提出了以下伦理问题：

*知情同意：参与者必须充分了解数据收集的性质和目的，并在提供知情同意之前有适当的保护措施。

*数据隐私：数据必须安全存储并仅用于最初同意收集的目的。未经参与者明确同意，不得将数据共享或用于其他目的。

*数据准确性和偏见：数据收集方法必须可靠且公正，以避免引入偏见或错误。

数据共享与二次利用

AI算法通常需要共享和二次利用数据以进行进一步的研究和开发。这提出了以下伦理问题：

*数据再识别：即使匿名化，数据也可能通过链接到其他信息而被重新识别。研究人员必须仔细考虑匿名和去识别技术，以保护参与者的隐私。

*数据挖掘和二次利用：收集数据的最初目的可能与二次利用方式不同。研究人员有责任征求参与者的同意并限制数据的二次利用。

*数据所有权和控制：参与者在他们的数据所有权和控制权方面应享有明确的权利。他们应该能够访问、更正或删除自己的数据。

AI算法的透明度和问责制

AI算法在心理学中的使用需要透明度和问责制，以确保合乎道德和负责任的使用。这涉及以下方面的考虑：

*算法可解释性：研究人员必须能够解释AI算法如何做出决定并预测结果。

*算法偏见：必须评估AI算法是否存在偏见，并采取措施缓解潜在的负面影响。

*算法审核和监督：需要建立流程来定期审核和监督AI算法的使用，以确保它们符合伦理准则。

数据安全和保护

AI系统中存储的个人数据需要进行适当的保护和安全措施。这包括：

*网络安全措施：实施强大且最新的网络安全措施，以防止未经授权的访问、数据盗用和数据破坏。

*数据存储和访问控制：建立明确的数据存储和访问控制协议，以仅允许授权个人访问和使用数据。

*数据备份和恢复计划：制定全面的数据备份和恢复计划，以防止数据丢失或损坏。

结论

基于数据的伦理考量对于确保人工智能在心理学中的负责任和合乎道德的使用至关重要。通过解决数据收集、使用、共享、算法可解释性和安全性方面的伦理问题，研究人员和从业人员可以最大限度地利用人工智能的好处，同时保护参与者和公众的利益。

遵循这些伦理准则，包括知情同意、数据隐私、数据共享和二次利用的透明度、AI算法的可解释性和问责制，以及数据安全，可以建立一个负责任且可持续的AI和心理学合作框架。第八部分心理健康应用的规制关键词关键要点心理健康应用的规制

主题名称：数据隐私和安全

1.心理健康应用收集有关用户心理状况和行为的敏感个人数据，这引发了有关隐私和安全的担忧。

2.确保数据安全并遵循数据保护法规至关重要，例如欧盟通用数据保护条例(GDPR)。

3.开发人员和研究人员应采取措施保护用户数据免遭未经授权的访问、滥用或泄露。

主题名称：公平性和偏见

心理健康应用的规制

人工智能（AI）在心理学领域引发了一系列倫理挑战，其中之一就是心理健康应用的规制。隨著AI驱动的应用程序在心理健康领域得到广泛应用，迫切需要建立健全的监管框架，以确保应用程序的安全、有效和道德使用。

监管目标

心理健康应用监管的主要目标包括：

*保护用户隐私和数据安全

*确保应用程序的准确性和有效性

*防止滥用和误用

*促进可访问性和公平性

监管方法

解决心理健康应用监管问题的几种方法包括：

*自愿认证：建立一个自愿认证程序，允许应用程序开发人员遵守特定的标准和最佳实践。

*强制性认证：要求所有心理健康应用程序在向公众发布之前获得政府或其他监管机构的认证。

*隐私法规：制定和执行隐私法规，以保护用户个人信息的收集、使用和披露。

*临床指南：发布临床指南，概述心理健康应用程序的安全和有效使用。

*患者教育：向患者提供有关心理健康应用程序风险和收益的全面教育。

监管挑战

对心理健康应用的监管也带来了一些挑战：

*技术复杂性：心理健康应用程序常常涉及复杂的算法和数据处理，这会给监管机构提出技术挑战。

*行业发展迅速：该行业正在迅速发展，新应用程序不断涌现，这使得保持监管框架的最新状态变得具有挑战性。

*资源有限：监管机构可能缺乏足够的资源来有效监管该行业。

国际合作

由于心理健康应用程序的跨国性质，国际合作对于建立协调一致的监管框架至关重要。各国可以通过共享最佳实践、协商协议和建立共同标准来促进合作。

案例研究：心理健康应用的监管

世界各地已经采取了一些措施来监管心理健康应用：

*美国：食品药品监督管理局(FDA)监管医疗设备，包括用于心理健康目的的应用程序。

*欧盟：《通用数据保护条例》(GDPR)赋予个人对其个人数据拥有更大的控制权，并要求组织采取措施保护数据。

*澳大利亚：治疗用品管理局(TGA)监管医疗设备，包括心理健康应用程序。

结论

对心理健康应用的监管至关重要，以确保应用程序的安全、有效和道德使用。通过采取多方面的监管方法，结合自愿和强制性措施、隐私法规和临床指南，监管机构可以平衡创新的好处和保护公众的风险。国际合作对于建立协调一致的监管框架也至关重要。随着该领域的不断发展，监管机构和行业利益相关者需要继续共同努力，以确保心理健康应用负责任和道德地使用。关键词关键要点主题名称：数据隐私和机密性的维护

关键要点：

1.人工智能系统收集、存储和处理大量个人数据，包括敏感的心理健康信息。

2.未经明示同意收集或使用这些数据违反了患者的隐私权和数据保护法规。

3.AI驱动的预测模型和分析工具可能会揭示患者未共享的敏感信息，引发隐私担忧。

主题名称：处理偏见和歧视

关键要点：

1.人工智能系统可能会由于训练数据中的偏见而产生歧视性的结果。

2.这可能会影响心理健康评估和干预的公平性，加剧现有的健康差距。

3.需要仔细检查算法和模型是否存在潜在的偏见，并采取措施进行缓解。关键词关键要点算法透明度的要求

关键要点：

1.可解释性：要求算法能够解释其决策过程，以便人类可以理解其根据什么做出决策。这有助于建立信任，防止不公平或偏见。

2.可审计性：要求算法允许对其决策和输出进行独立审查，以确保其准确性和公平性。这可以用于检测偏见，并确保算法符合伦理标准。

3.可追溯性：要求算法记录其输入和输出，以便可以跟踪其决策背后的原因。这在调查不公平或有问题的决策时非常重要。

问责制和透明度

关键要点：

1.问责制：要求个人和组织对使用算法的决策负责，包括算法的设计、部署和结果。这有助于确保算法的负面后果得到解决。

2.透明度：要求组织就其使用算法做出公开披露，包括算法的目的、用途和限制。这有助于建立公众信任，并允许利益相关者评估算法的潜在影响。

算法偏