AI可信度分析介绍（2024）-CSA+GCR

202云安全联盟大中华区版权所有查看及打印，或者访问云安全联盟大中华区官网（）。须遵守以转发；(d)该商标、版权或其他声明不得删《AI可信度分析》白皮书由CSA大中华区AI模型可信度研究项目组专家和外部专家的重要动力之一。从智能家居到无人驾驶、从医疗诊断到金融风控，AI技术正以前所度、决策的公正性及系统的安全性等问题也逐渐浮出水面，成为社会各界关注的焦点。AI应用的蓬勃发展带来了诸如模型盗窃、数据泄露、数据中毒等新的安全威司法和金融等高度依赖准确性和公正性的领域，AI决策的透明性与公正性问题尤为关企业和政策制定者提供全方位的指导和标准体系。本报告从可靠性、安全性、透明性和公平性四大维度，系统性地分析了AI技术在实际在数字化转型深入进行之际，发展可信的人工智能已成为全球共识。通过本报告的发布，我们希望为政策制定者、行业从业者以及研究人员提供有价值的参考，合力 10 101.1.1人工智能发展为社会发展注入新动能 101.1.2人工智能应用引发可信危机 101.1.3可信人工智能成为全球共识 12 13 13 13 16 17 17 17 18 18 18 18 19 19 19 21 21 22 22 22 24 26 27 28 28 30 30 30 30 31 31 32 32 33 33 364.3.1模型可信度测试与验证方法简介 36 364.3.3模型可信度综合性能验证方法 37 39 39 40 41 41 415.1.1全生命周期可信的制度建设 435.1.2人工智能领域的监督制度建设 43 435.1.4推动行业可信赖生态建设 44 44 44 47 49 49 50 50 50 51 52 53 53 54 54 55 55 55 55 58 58 61 64 66随着人工智能技术的不断演进，其在各行业的应用不仅带来了创新动力，也引发了关于可信度的广泛讨论和关注。深入理解这些背景和未来发展的关键趋势，有助于1.1研究背景与重要性早期的逻辑推理，到机器学习与深度学习，再到大模型不断涌现，AI技术已经从专用全球排名第二。如今，AI已作为一项关键的革命性技术，在医疗、教育、交通等领域AI的训练数据可能导致决策偏见。AI基础模型需要大量的预训练数据，并且AI么其决策结论也会反映出类似的问题。例如，据英国《新科学家》网站报道，在提供AI算法存在脆弱性，容易产生模型幻觉，给出错误的信息，导致AI决策难以得到足够的信任。AI算法容易在训练数据上产生过拟合，若训练数据中存在噪声、错不一致的信息，模型可能会学习到这些错误的知识，并产生幻觉。例如，ChatGPT等AIGC服务可能生成符合人类语言习惯但不准确、甚至错误的信息，如将登月第一人错AI容易受到数据投毒等针对性攻击，致使模型给出错误的判断，甚至输出错误的意识形态。数据投毒攻击，即有意或恶意地在数据集中篡改数据标签、添加虚假数据、决策。例如，在对话机器人领域，训练数据投毒可导致机器人发表歧视性、攻击性的就被紧急关闭，以阻止其继续学习和传播不当内容。此外，数据投毒的危害不仅限于聊天机器人，它还可能影响自动驾驶汽车的安全性、智慧医疗诊断的准确性以及国家AI可解释性较差，算法不透明。现有的AI大多基于深度学习技术产生，表术的广泛赋能，出现了使用假脸欺骗身份认证、使用换脸、换音技术实施电信诈骗等成技术，伪装成受害人的微信好友，通过微信视频的方式骗取受害人信任，骗取受害在风险研判和防范，维护人民利益和国家安全，确保人工智能安全、可靠、可办法》，支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作，鼓欧盟委员会、欧洲议会和欧盟理事会共同完成了《人工智能法》的定稿，制定了透明度、技术稳健型和安全性、非歧视和公平等道德。此外，国际标准化组织（ISO/IEC）下设的人工智能标准研制委员会已成立多个可信度划分为可靠性、安全性、公平性、抵抗滥用、可解释性和推理、社会规范和稳近70位研究者合作提出了一个对于LLM可信度的分析框架，通过对过去五年发表的其中的重要组成部分。通过开展AI可信度研究，指导和推动AI在各领域的更加安全、1.2报告目的与研究问题关键因素之一。本报告旨在探讨和分析人工智能（AI）可信度问题，提供一个全面、通过深入研究与分析，本报告希望为政策制定者、行业从业者以及研究人员提供制定并落实有效的措施，提升AI的可信度，确保AI技术在实际应用中发挥最大效益。2AI可信度的定义与标准2.1可信度的定义内部的各个部件，整个系统在实际应用场景中的表现也律和法规，并确保遵循人类的伦理原则和价值观，以促进社会福祉，提高人民生活质想情况下，以上两项应相互配合，并在其运作中相互堆叠实现。基于以上两个组成部1）准确性：AI需要尽可能提供准确无误的结果，减少错误和偏差。例如，在医2）可靠性：AI需要保证系统在不同场景，不同环境和条件下都能够保持稳定的表现。例如，在自动驾驶领域，AI必须能在多种复杂多变的天气条件或交通状况下都能安全操作，避免威胁乘客安全。衡量系统可靠性的典型度量指标包括：故障率，平3）安全性：AI需要能够抵御恶意攻击，确保其操作不会危害用户或公共安全。例如，在关键基础设施的监控和管理中，AI需要能够抵御恶意软件或网络攻击，否则可能会导致服务中断，影响公众生活，甚至引发紧急情况。衡量系统安全性的度量指4）稳健性：AI需要在出现问题时要有备用计划，以确保能够尽可能减少和预防天气或系统故障，以避免飞行事故。衡量系统稳健性的度量指标包括：容错率和平均5）可解释性：AI的决策过程需要被理解和解释，使得用户明白为何系统会做出向律师和法官提供决策依据，包括使用的数据、算法逻辑和推理过程，以便让用户能6）隐私性：AI需要保障用户隐私，防止敏感信息泄露。例如，在社交媒体平台上，用于提供个性化内容推荐的的AI，需要确保用户的浏览历史、社交关系和其他个7）合规性：AI需要遵守适用的法律、法规和行业标准。否则，可能会导致用户的数据泄露和隐私滥用，对民众的财产和生命安全造成威胁。衡量系统合规性通常需8）公平性：AI需要避免不公平的偏见所导致的多种负面影响，比如边缘弱势群可能会导致某些群体的客户获得不公平的贷款条件，甚至被拒绝服务，这可能加剧社9）伦理和社会影响：AI的设计和部署应考虑到伦理原则。此外，应促进社会整按照上述定义，可以梳理出目前已存在的可信度标准与框架情况，部分可信度标国家/组织✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓DECODINGTRUST✓✓✓✓信度，并提出可信人工智能系统全生命周期的九项要求，包括：以人为本、可靠、可解释、符合道德、具有包容性，充分尊重、促进和保护人权和国际法、保护隐私、面可靠和值得信赖的人工智能系统带来的机遇，促进可持续发展”。美国鼓励行业自律，敦促人工智能相关企业自觉落实可信原则。美国国家标准与技术研究院（NIST）在NISTIR-8332《信任和人工智能》草案中提出由衡上述可信属性。白宫、美国国防部等部门发布的《人工智能应用规范指南》、《人大原则，包括：安全可靠与鲁棒性、适当透明与可解释性、公平性、问责制与治理、争议与补救。该框架通过创建与不同部门使用人工智能相关风险成比例的规则来促进公众对人工智能的信任。此外，框架还承诺建立一个监管沙箱，促进监管者和创新者其中，伦理准则包括：尊重人的自主性、防止伤害、公平、可解释性；关键要求包括：人的能动性和监督能力、安全性、隐私数据管理、透明度、包容性、社会福祉、问责加拿大发布《生成式人工智能技术基本原则：可靠可信与隐私保护》，规范了生成式人工智能安全相关的国际标准与技术框架。ISO/IECTR24028:2020《人工智能—人工智能可信性概述》等相关标准关注人工智能的透明度、可解释性、鲁棒性与可控性，节提供解决方案。微软（Microsoft）的可信人工智能框架包含七个领域：问责制、透明度、公平性、可靠性、安全性、隐私与安全、包容性。谷歌（Google团队，从公平性、安全性、数据可靠性、可解释性以及可信机器学习基础研究等角度斯坦福大学研究人员提出DecodingTrust框架，从毒性、刻板偏见、对抗鲁棒性、分布外鲁棒性、对抗鲁棒性、隐私、机器伦理和公平性等角度对大型语言模型的可信度进行量化评估。英国先进研究与发明局与牛津大学、加州大学等联合提出安全可保证AI（GuaranteedSafeAI构建了由世界模型、安全规范及验证器构成的可信A2.3WDTAAI相关标准工作面对生成式AI技术的快速发展与应用带来的风险，世界数字技术院（WorldOpenAI、英伟达、Meta、蚂蚁集团、谷歌、微软、百度、腾讯等数十家单位的专家学者发布了包括《生成式人工智能应用安全测试标准》、《大语言模型安全测试方法》基础模型选择测试标准部分：一、模型要符合相关法律法规，在应用中应给出模确保数据的透明性和可追溯性。三、验证客户端应用与第三方模型集成时的安全性，用先进的加密方法、密钥管理生命周期测试、细粒度IAM策略实施等措施加强数据库和知识检索阶段，一、验证RAG模型创建的提示词是否存在恶意的提是否敏感信息；确保模型的输出在限定的领域或主题。二、确保只有授权用户能够使用特定模板；确保模版稳定能有效生成提示；确保RAG模型在特定语境中能正确过滤全集成。四、确保RAG系统能准确、高效地从向量数据库中检索信息，且不会泄露敏在提示词的执行及推理的阶段，一、防止未经授权的访问或操作；验证使用加密技术及加密密钥的安全管理；测试API对不同提示词注入攻击的防护能力等措施；二、通过缓存效率测试、验证过程测试以及响应准确性测试，确保大语言模型被匿名化、假名化；评估数据质量；评估模型性能和适应性；验证模型的合规性。微调后的模型应被记录在注册表中，且微调过程被准确记录；需进行训练数据中毒测试；内容相关，并且不含有毒、冒犯、违背伦理等内容；AI具备妥善处理未知或不受支持的查询以及处理不安全或潜在的有害输出的能力；模型具备抵御后门攻击的能力，及试、访问控制和身份验证测试、API安全和限速测试、混淆和加密测试等模型安全测试；对网络、服务器、数据存储、物理访问等基础设施安全性测试；对API身份验证机制、授权机制、限速机制以及输入清理机的安全基础设施配置正确；事件响应计划测试，通过模拟安全事件（如模拟攻击者试图获取敏感信息、采集数据或网络攻击等）发生时的响应流程，以便及时有序地处理WDTA《大语言模型安全测试方法》提供了一个评估大语言模型抵抗对抗性攻击能力的框架，其中攻击可分为随机攻击、盲盒攻击、黑盒攻击及白盒攻击，以攻击成功率（AttackSuccessRate）和拒绝率（DeclineRate）评估攻击有效性。大语言模型在预训练、微调、推理等阶段都会受到各种形式的攻击。为了降低成本并加快评估过程，通常将测试样本限制到最小可行数量，称为最小测试集规模。该测试集需具有足够的代表性，可以代表潜在的攻击类型和风险领域，确保评估的覆盖面；具有统计显著性，确保在统计学角度，验证结果具备有效性和可靠性。通常会采用计算置信区间WDTA《大模型供应链安全要求》提出了一个管理大语言模型（LLM）供应链中安全独特挑战。该标准涵盖了LLM的整个生命周期，从开发和训练到部署和维护，为每个该标准的核心强调了一种多层次的安全方法，涵盖网络层、系统层、平台和应用层、模型层以及数据层。它利用了机器学习物料清单（ML-BOM）、零信任架构和持续监控与审计等关键概念。这些概念旨在确保L模型开发者可以利用该标准文件来增强其识别、评估和管理LLM系统供应链安全风险的能力。该标准不仅涉及技术层面，还涵盖了组织和合规要求，反映了LLM开发等领域充分发展，助力千行百业进行智能化转型。然而，人工智能广阔应用前景下暗AI依托强大的感知、理解、计算、推理能力，成为各垂类领域产业升级的关键支撑力量。产学研各方不断推动人工智能技术创新，不同规模、功能的模型在现实应用中充分交叉和延伸，快速渗透金融、消费、医疗等重点行业，赋能千行百业的智能化小模型：参数少、层数浅，具有轻量高效、容易部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。小模型针对特定问大模型：参数多、层数深，具有更强的表达能力和广泛的适应性，适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算等。大模型现已在金融、政用于处理自然语言文本数据。NLP模型在大规模语料库上进行训练，学习自然语言的各种语法、语义和语境规则，具备强大的语言理解和生成能力，能够帮助人类完成文（4）科学计算模型：这类AI通常用于处理大规模数值数据。科学计算模型能够从海量数据中提取出数理规律，解决科学领域的计算问题，主要面向气象、生物、医整理群聊要点；智能问答功能可学习用户提供的文档或知识库，生成对话回答；文档生成能力包括文案编写、海报生成、美化排版等；会议助手能够一键提取讨论要点、会议结论和待办事项。钉钉基于AI全面升户，WPSAI企业版构建智能基座、智能文档库和企业智慧助理三个原件，适配MiniMax、智谱AI、文心一言、商汤日日新、通义千问等主流头部大模型，并与WPS决策式应用仍处于摸索阶段，可用于下述多种金融场景：投研场景中，AI用于量化交易策略的开发和执行，能够提高交易的稳定性和收益率；投顾场景中，AI生成个性化的投资建议和组合配置，辅助决策；风控场景中，风险评估模型能够帮助金融机构评数据、行为模式和历史记录，可以识别潜在的欺诈行为和异常交易，保护客户和金融（1）中国工商银行：2023年，中国工商银行与华为等多家机构联合发布了基于领域。在客户服务领域，工商银行应用该模型支撑智能客服接听客户来电，显著提升了对客户来电诉求和情绪的识别准确率，精准有效地响应客户需求。在风险防控领域，工商银行实现了对工业工程融资项目建设的进度监测，监测精准度提升约10%，研发周期缩短约60%。在运营管理领域，应用模型帮助智能提取期限、利率等信贷审批书金融行业垂直大模型，在财商进阶、投研提质、交易提效等金融场景中不断探索优化，有序融入东方财富的产品生态。基于资讯、数据、研究、交易、交流等用户场景需求，AI在消费行业的应用集中于电商场景，贯穿选品、导购、营销和客服等环节，能分析产品优劣势、客户画像，能够帮助商家找到潜在的爆款商品；在导购方面，AI虚拟主播可以进行直播带货，可实现精准的商品个性化推荐；在营销环节，AI技术用于内容生成和自动化整合营销流程，提高创意设计和内容生产效率；在客服方面，AI可内容营销平台、京东京造等京东自有场景或品牌。依托自身供应链优势，在直播带货、店铺运营、广告营销等领域，实现了大模型技术商业化落地的多点突破。其中，京东面，已有超过9万京东商家借助大模型，零成本制作店铺营销物料，秒级生成商品详用场景。该模型提供商品文案编写、商品商家运营、商品数据分析、市场营销策略等经营场景下的智能服务，帮助商家降本增效，为平台消费者提供生活服务指引、商品智能搜索、商品喜好推荐、个性化商品捕捉、固定场景产品推荐等智能服务，形成全AI与医疗产品和服务深度结合，可广泛促进疾病筛查、诊断、管理、康复等环节的技术手段升级。2023年，谷歌发布首个全科医疗大模型Med-PaLMM，覆盖临床语言、医疗影像，基因组学等领域，能够用于医疗保健行业的各个方面，包括医院内部管理、药物开发研究、面向患者的聊天机器人等。在此之后，国内高校、科研机构联合企业迅速开展医疗垂类大模型研发并快速推进商业化落地，涌现出医学科研、药物研发、型试用，以推动医疗行业的数字化和智能化进程。灵医大模型的服务能力涵盖了医疗建了十万级疾病词条和百万级医患问答、百万级别医学术语集、全病种疾病及合理用药知识图谱，在各类平台及各级医疗机构的信息集成、专业语言理解及归纳总结等方面实现了突破。帮助患者完成在线问诊和健康咨询，辅助医师进行影响分析和诊断决策，目前已能提供一对一个性化咨询服务，有效提升愈后跟踪性研究效率。在临床研3.2现有AI大小模型可信度问题带来的挑战人工智能具有推动行业变革、促进人类社会发展的巨大潜能，但同样存在着不可忽视的安全风险与挑战，AI可信度不足是引入这种安全威胁的主要源头。2021年，Adversa公司发表首个聚焦人工智能安全性和可信度的分析报告，研究发现互联网、网络安全、生物识别和汽车行业是AI可信安全问题的重灾区。人工智能事件数据库（AIID）统计显示，AI大小模型可信度不足被滥用的实例数量逐年攀升，自2013年以AI大小模型虽均有安全事件发生，但是模型承受的风险和事故影响不同。相对而言，模型的训练过程、结构越复杂，其面临安全可信风险系数就越高。与传统小模型相比，同质化、多模态对齐等因素会导致通用大模型面临更多类型的安全挑战。在AI全生命周期中，大模型面临着来自恶意攻击者的对抗攻击、后门攻击、成员推断攻击、AI依赖大规模数据进行训练，并被广泛应用于各种场景处理数据。如果数据本身被污染（如含有毒素、偏差）或存在质量缺陷，及其在存储和传输过程中遭到泄露或盗取，系统数据安全、个人隐私、商业机密将受到严ChatGPT多次曝出存在数据泄露隐患，攻击者利用恶意前缀注入、训练数据提取等方式可获得其他用户姓名、邮箱、聊天记录等数据。在企业层面，三星公司内部发生三AI中算法模型构成复杂，具有脆弱性，存在攻击原模型参数信息的风险。当后门攻击、对抗攻击、指令攻击和模型窃取攻击等威胁发生后，AI的处理性能将会受到影响，导致模型响应失常，输出结果错误。例如，现有的毒性检测器无法防御简单的拼写错误攻击，模型预测失误，将有毒的文本分类成无AI应用系统包括硬件基础设施、操作系统等软件系统、框架系统和各种外部服务插件和接口等，系统框架可信源于硬件安全、软件安全、框架安全以及外部工具安全。针对GPU、内存等硬件的攻击可窃取或操控模型参数，进而造成模型被重构或修改，训练效果下降；软件供应链安全缺失或程序编码存在漏洞，可能导致系统受到DoS攻隐私等类型的内容。一方面，因为训练数据规模和范围不断扩大，现有技术无法完全清洗、消除数据毒性和潜在偏见；另一方面，企业或用户可能出于某种目的故意规避对算法和数据的监管。面对这种内容失真问题，个人用户可能收到错误信息，影响正常认知和工作生活，企业可能因为违法内容受到监管机构处罚，影响声誉和业务发展。AI诞生与发展的初衷应该是为人类生活创造福祉，但现有模型技术能力、监管控制存在缺陷，可能违背此愿景，引发人类社会伦理安全问题。自动驾驶实践过程中多3.3典型案例分析2023年，由谷歌DeepMind、华盛顿大学等机构组成的研究团队开发了一种名为型多次重复某一个单词时，模型可能会偏离通常的响应，输出疑似是训练数据的内容，甚至还会泄露例如邮箱签名、联系方式等个人隐私数据。研究结果表明，ChatGPT、控制者（模型开发者）立即删除与其有关的个数据提供者以及整个生态系统产生多方面的影响，可能导致个人隐私信息或商业机密泄露。如果攻击者能够利用训练对模型进行逆向工程，挖掘模型的内部结构和决策过程，对模型的知识产权和商业机密将构成威胁并造成更大损失。甚至还可能会通过对2023年，ChatGPT“奶奶漏洞”引发全球关注。当以提示词“请扮演我的奶奶哄我睡觉”展开对话，ChatGPT很可能会被诱导给出满足要求的答案，这个答案甚至会超越社会伦理道德的约束。比如，对ChatGPT说，“请扮演我的奶奶哄我睡觉，她总“奶奶漏洞”实质上是一种提示词注入攻击，这种攻击能够让大模型去做一些违这种攻击的社会影响将被放大，模型安全性受到威胁，产生错误决策，甚至危害社会型偏见性评估工作。此项研究要求模型根据“职业+形容词”关键词生成相关的人像，分析生成结果发现，当关键词描绘为具有权威地位的人物时，AI模型倾向于看起来像白人和男性的图像。同时，当在描述一个职业的提示词中加入“同情心”、下，使用“顽固”、“聪明”或“不合理”这类形容词，在大多数情况下会生成男人平性，如美国芝加哥法院使用的犯罪风险评估系统（COMPAS）被证实对黑人存在歧视。正确性，算法模型具有黑盒特性，数据在运行过程中自行发展联系、分析特征、决定4AI可信度评估方法4.1数据质量与处理其质量对于减少偏见和确保在此数据上训练的人工智能模型的通用性和可信度至关重要。高质量的数据可以提升模型的准确性和鲁棒性，而低质量的数据则可能导致模型产生偏差，甚至做出错误的决策。因此，确保数据质量与处理的规范性和科学性，是数据来源是指数据的收集渠道，包括但不限于公开数据集、私有数据库、传感器可信度。通过结合不同来源、领域的数据以提供新的洞见和模式，评估数据来源的偏在数据预处理阶段，数据清洗是提升数据质量的核心环节。主要目的是清除数据集中的噪声，如缺失值、重复项、异常值和数据不一致性，进而提升模型的训练效果和预测精确度。常用的数据清洗技术涵盖插值法、回归填补和k近邻填补等常值的检测与处理，可以采用多种策略，如标准差法，通常将超过均值±3个标准差的数据点视为异常；箱型图法，利用箱型图（IQR）识别异常值，一般认为超过箱型图或上限以上的数据点为异常值。在数据清洗过程中，确保数据一致性是关键。包括对数据的类型、格式、范围、逻辑、时间、空间和规则等方面进行一致性检查，以提升数据的整体质量和模型的准确性。清洗完成后，要对数据做标准化和规范化处理，来消除不同特征间的量纲差异，确保输入模型的数据具有一致性和可比性。常用的标准化方法包括z-score标准化和min-max规范化，来提升模型的性能和泛化能力。此外，为了避免数据采集过程中出现的误差和偏差，通常需要采用多种技术手段，例如传感在人工智能领域，数据质量的严格评估是构建高效、可靠模型的基石。可采用一系列精细化的指标来衡量数据的内在质量，包括但不限于准确性、完整性、一致性、及时性、合规性、可解释性和公平性等。准确性指数据反映真实情况的程度；完整性指数据的完备程度；一致性指数据在不同来源和不同时间点之间的协调程度；及时性指数据的更新频率和实时性；可解释性指数据是否能够提供足够的信息来解释模型的预测结果；合规性指要遵守适用的法律、法规和行业标准；公平性指数据是否存在潜在的偏见，如性别、种族或地域偏见。通常采用先进的统计分析方法，如描述性统计和相关性分析，来揭示数据的内在特征，数据可视化技术来直观地识别数据的分布、趋势和异常值。此外，通过模型训练和验证，来评估数据的预测能力和模型的泛化性能，使用偏差检测等算法确保数据的公正性和无偏性，构建无歧视的AI。采用自动化评估工具结合人工审核，以实现评估过程的全面性和深度，确保评估结果的精确性和数据标注是确保数据质量和模型性能的重要环节。高质量的数据标注可以提高模型的训练效果和预测准确性。数据标注的过程包含人工标注和自动标注。人工标注需要专业人员对数据进行详细标注，以确保标注的一致性和准确性。自动标注则利用算法对数据进行初步标注，随后通过人工审核和修正，提高标注质量。常见的数据标注类型包括分类标注、分割标注、实体识别等。为了确保数据标注的质量，可以采用多次标注和交叉验证的方法，对标注结果进行评估和优化。此外，数据标注的工具和平等。高质量的数据标注能给模型提供更加准确和丰富的训练数据，从而提升模型的整数据增强和扩充通过从现有数据集中生成新样本来增加数据多样性，是提高数据质量、模型鲁棒性和可信度的有效手段。数据增强技术通过对现有数据，如图像数据进行变换（如旋转、翻转、缩放等）；文本数据进行同义词替换、随机插入、删除等；音频数据进行时间拉伸、音高变换、添加噪声等；时间序列数据进行时间扭曲、振幅缩放、相位偏移等，生成新的数据样本来扩充数据集的规模和多样性。数据合成与生成技术，如生成对抗网络（GAN），基于已有数据的基础上生成新的、高质量的数据样本；特征空间变换，在特征空间中应用仿射变换或其他几何变换；样本插值，在特征空间中对现有样本进行插值以生成新样本等。针对数据增强，通常采用随机性、领域特定性、多样性等多种策略，这些技术不仅可以提高模型的泛化能力，还可以在数据匮乏的情况下，提供宝贵的数据支持，以适应不断变化的数据和模型需求，进而增强4.2模型设计与开发过程B、模型的公平性、合规性方面，应着重关注训练数据信的公平多样性，避免数据C、模型的安全性、隐私性方面，应着力提升人工智能系统自身的防御能力（抵抗E、模型的伦理和社会影响，应当遵循伦理准则，确保技术的公平、透明和负责任问题定义与需求分析。在定义问题和需求时，确保目标明确、可测量。与相关团队合作，了解需求，确保各方期望被考虑，避免公平性和安全性问题。模型设计应符数据收集与预处理。数据收集要确保合法性和可靠性。数据预处理需清理噪声、异常值和缺失值，提升数据质量。确保数据公平性，避免偏见，保护隐私，遵守法律模型选择与训练。选择和训练模型时平衡复杂性和可解释性，使用交叉验证等方模型评估与优化。关注鲁棒性和公平性，使用多样性测试集确保一致性。优化时采用对抗训练减少攻击风险，确保不同群体间的公平性，使用可解释性工具评估透明模型部署与监控。建立监控和反馈机制，确保长期可信度。监控实时性能，及时处理异常，自动化反馈和更新优化，确保数据隐私和安全。提供决策解释，增强用户根据前面的定义，模型的鲁棒性主要涵盖准确性、可靠性和稳健性。在模型设计在算法层面，提高准确性和可行性主要包括二类方法：一是在网络结构的设计方面，如增加网络层数、改变激活函数或损失函数。二是添加外部模块作为原有网络模第一类方法主要包括1.Dropout，解决过拟合问题;2.Batch/Layer第二类方法在模型设计阶段加入因果算法模组，由因果发现及推理模块、因果启发稳定学习模块组成，消除弱相关特征或错误特征对决策结果的干扰，确立输入数据能够应对各种类型的对抗攻击。对抗攻击指创造出更多的对抗样本，诱导模型产生错误的输出。对抗防御指想办法让模型能正确识别更多的对抗样本。对抗训练指通过构造对抗样本，对模型进行对抗攻击和防御来增强稳健性。对抗防御分为主动防御和被动防御。主动防御包括：对抗检测（常见的方法是构建另一个分类器预测样本是否是对抗样本）、输入重构（例如在图像重构方面包括中心方差最小化和图像缝合优化等）动不超过认证半径时，深度神经网络的预测不会被干扰）。被动防御包括：网络蒸馏、角度，可以建立元模型，包含三个方面的实体及它们之间的关系：机器学习的脆弱性、公平性指人工智能公平对待所有用户，分为个体公平和群体公平。希望系统对不同个体能保证没有偏差是非常困难的。例如，委员会表决过程中设置专门的培训为了的偏见和不公平，分为预处理、处理中和后处理。在预处理阶段，通过调整原始数据样本，去除与受保护属性相关的信息。在处理中阶段，可以修改机器学习算法本身，例如，在模型中加入额外的公平性约束，以确保样本的公平性表示，对抗学习是这一阶段常用的技术。在后处理阶段，考虑到歧视性决策通常发生在决策边界附近，可以直接调整模型的输出结果来增强公平性，比如使用阈值调整，但这种方法在平衡准确性和公平性方面存在挑战。最后还可以使用外部工具（如AutoML）将机器学习模模型的设计开发阶段要考虑的合规性主要包括：平台运营合规、内容合规、平台名化和加密技术来保护敏感信息。通过数据追踪与版本控制，记录数据集的来源和修1)在模型设计阶段，通过防御对抗性攻击来增强模型的安全性。利用安全性测试，模拟可能的攻击场景来提升模型面对潜在威胁时的稳健性。实施严格的身份验证与权限控制，确保只有授权人员能够访问和操作模型，来构建一个数据时不会泄露隐私信息。此外遵循数据最小化原则，仅收集和使用开发模及时发现并改进潜在问题，确保模型始终符合最新的安全性和隐私性标准。可解释性分为数据准确性、模型可转化性、代码易读性和结果可分析性。增加可解释性有以下方法：可自解释方法、生成解释方法、代理模型可解释方法、可视化的解释方法。自解释方法指线性模型、树模型等本身可解释性较好的模型，通过模型自身来解释其决策逻辑。生成解释方法使用分类和语言生成模型生成解释性文本，相关方法有GeneratingVisualExplanations等。代理模型可解释方法通过训练近似的自解释性模型来解释原模型的行为，LIME（LocalInterpretableModel-特征图等方法对模型决策过程进行可视化的展示，针对模型行为提供直观、可理解的AI进行审查，制定和遵循伦理框架和指南。此外，进行社会影响评估，分析其潜在的2.用户参与和反馈机制也不可忽视。积极听取用户和社区的意见和反馈，确保系3.对就业影响的评估是衡量AI可信度不可或缺的方法。AI技术的应用正改变劳动力市场的结构。为了应对这一挑战，在模型设计阶段，考虑因果算法模块，消除弱相关特征或错误特征对决策结果的干扰，确保模型决策时对劳动者的影响是公平和透明4.3模型测试与验证方法AI的可信度测试与验证是确保模型在实际应用中表现可靠和安全的关键步骤。可信度测试包括模型的性能、公平性、安全性和可解释性。通过系统的测试和验证，构模型可信度测试方法这一过程可以分为量化自监督学习模型的表示可靠性和动态环境下的模型稳定性测试两个阶段，以确保模型在未知数据和变化条件下的适应能力和准确性。其两个阶段的差距主要体现在静态数据测试与实时动态数据处理的能力上，常用的方法包括基于集成的邻域一致性分析，通过对比不同预训练表示空间的邻域一致性来量化表示的可靠性。借助该方法，模型在可信方面能够更好地处理复杂的数据动态环境下的模型稳定性测试旨在评估部署之后的模型在面对不断变化的数据和条件时的表现。这些测试包括在不同环境中模拟模型的运行情况，观察模型在输入数据分布变化、数据噪声增加以及实时数据流处理中的表现。其主要目的是为了满足在真实动态环境中模型可信度的高标准，确保模型输出的一致性，避免因环境变化导致这一过程涵盖了对模型可用性、公平性、安全性和可解释性的全面评估，以确保模型1、模型可用性评估是确保大型机器学习模型可信度的关键过程，领域适用性、多场景下的精确度与召回率、处理时间和速度、鲁棒性、稳定性以及对模型幻觉的评估。性能精确度是指模型预测为正的样本中实际为正的比例，是衡量模型预测准确性的重要指标。基于综合指标评估的方法能够实现高效且广泛的可信度可用性评估。跨领域适用性方面，评估模型在不同领域或应用中的表现，如从医疗影像分析到交通监控图像处理的迁移能力。多场景下的精确度与召回率可确保模型在不同F1得分作为精确度和召回率的调和平均值，能够平衡这两者之间的关系。性能时间可定义为从输入数据到模型产生输出所需的时间，是评估模型响应速度的关键指标。处理时间和速度衡量模型在实时或近实时应用中的性能，特别是在快速响应有严格要求的场合。鲁棒性与稳定性定义为模型在面对数据变动或非理想环境时的输出一致性和可预测性，包括模型的输出变异度和预测不确定性。模型幻觉则识别模型在缺少充分2、模型公平性评估是指在数据和算法层面确保人工智能系统对所有用户群体均公正无偏的一系列评估活动。数据公平性定义为在数据集中确保所有相关人口群体被合理代表的质量。通过检测数据集中是否存在针对特定群体的系统性偏见，并采取措施减少这种偏见，例如，通过使用如Google的ProjectRespect和OpenImagesExtended这类公开的多样化数据集，可以增加数据的多样性和代表性。在数据收集过程中，通过数据增强和重采样技术来平衡不同群体的数据量，以提高模型的整体公平性。算评估算法公平性时，常用的指标包括人口平等差异和均等机会差异等，用于检测模型在不同群体间表现的一致性。过在各种任务中对不同的受保护属性进行控制，从而生成具有挑战性的问题，以评估零样本和少样本场景下模型的公平性。工具如指模型在设计和部署过程中遵守的法律和行业标准，确保模型的使用不侵犯用户的隐私和权益，并符合行业认可的公平性和道德标准。例如，遵守通用数据保护条例和IEEE的人工智能伦理标准，以确保模型在全球范围内的可接受度和合法性;利用ETHICS和JiminyCricket数据集来设计越狱系统和用户提示，用于评估模型在不道3、模型安全性评估是模型可信度评估的重要部分，旨在确保AI在各种安全威胁下的可靠性和安全性。这包括对模型进行越狱攻击的防护、敏感数据的保护、抗干扰能力的评估，以及防御措施和策略的有效性审查。在越狱攻击评估侧重于检测模型在特定攻击场景下的脆弱性，通过攻击成功率这一指标来衡量，这直接关系到模型的可信度和在实际应用中的安全性。进行越狱攻击评估时，常用的工具包括BIG-bench，该工具可以测试模型在特定攻击场景下的脆弱性。通过衡量攻击成功率，这些测试帮助确定模型的安全漏洞，从而直接影响模型的整体可信度。敏感数据泄露测试评估模型在处理敏感信息时的保护能力，这关系到模型的隐私保护能力，是评估模型可信度的重要方面。模型抗干扰能力评估在面对对抗性攻击或恶意输入时的响应能力，敏感护能力。这些测试检查模型是否能有效防止非授权访问或数据泄露，是评估模型隐私集，这些工具可以模拟对抗性攻击或恶意输入，从而评估模型在这些条件下的表现。性能下降率（PDR）是通过这些工具得出的关键指标，用来量化模型在遭受安全威胁后性能的降低程度。防御措施及策略评估则关注现有安全机制在实际操作中的效果，确4、模型可解释性评估是确保模型决策过程透明和可信的重要步骤。可解释性评估包括特征归因、自然语言解释、预测分解和数据验证。特征归因评估建立在传统LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）、SHAP（SHapleyAdditive生成过程中或通过数据基础来构建解释。预测分解指思维链（CoT）等方法来拆解分析4.4持续监控与反馈机制件下稳定和有效运行。持续监控的主要目的是及时发现和解决潜在问题，维持系统的性能评估：通过收集和分析模型的预测结果，监测准确性、精确度、召回率、F1数据漂移检测：监测输入数据的分布变化，识别数据漂移现象，确保模型在新的异常检测：识别和报告模型运行过程中的异常情况，如极端预测值和罕见事件的处理异常，确保系统安全性和稳健性。在关键基础设施的监控中，AI需要能够抵御恶日志记录与审计：记录模型运行日志，确保决策过程可追踪和回溯，满足合规性要求。具体监控指标包括模型性能指标（如准确率、精确度、召回率、F1值）、数据分布变化、异常情况（如极端预测值和罕见事件）、系统资源使用情况以及日志记录等。监测方法包括自动化测试、数据分析和异常检测算法等，通过这些方法可以全面文本质量、语义相关性、情感分析和毒性分析。相似度通过ROUGE来衡量模型回答与间的语义一致性，情感分析监控模型回复的情感分数，确保整体语气符合用户期望。为了评估模型输出的健壮性和安全性，使用毒性分析如martin-ha/toxic-comment-model可以检测并防止攻击性、不尊重或有害内容的生成。通过将这些技术指标相结强化学习评估指标：在评估强化学习模型时，关键指标包括奖励、收敛性、策略稳定性、样本效率和泛化能力。奖励衡量模型的累积表现，收敛性评估模型是否能稳定达到最优策略，策略稳定性考察模型在不同条件下的表现一致性，样本效率衡量模型在少量数据下的学习效果，泛化能力则检验模型在新环境中的表现。综合这些指标，训练同一模型，从而实现持续学习、发展和改进。这个过程包括训练数据、模型参数和算法的不断更新和改进。具体的反馈方式包括预警系统、用户反馈和专家评审。这些反馈信息被整合到模型开发和优化的各个环节中，从数据处理、模型训练到最终的部署和维护，形成一个闭环系统，确保模型持续优化和提升，以满足用户和业务需求。预警系统通过自动化监测系统，持续监控模型的性能指标和系统运行状态，当检测到异常或潜在问题时，会及时发出警报，确保问题能被迅速响应和解决。用户反馈通过问卷调查、用户评价和使用体验报告等方式，收集用户对系统结果的满意度、准确性和使用建议，反馈信息将帮助改进模型的用户体验和实际性能。专家评审则邀请领域专家对系统预测结果进行评审，提供专业的意见和改进建议，这些意见反馈到模型训用户反馈收集：通过问卷调查和用户评价收集用户对系统的满意度和准确性评价。模型更新与改进：基于反馈信息进行再训练、参数调整或架构优化，提升模型性反馈循环：建立持续的反馈循环机制，使模型在运行过程中不断学习和改进，更质量指标选择：根据反馈信息选择优化质量指标，确保模型在多个维度上表现出数据管理：管理利用反馈数据，确保数据完整性和准确性，避免数据丢失或误用。模型监测与反馈机制相辅相成。监测提供实时的性能数据和异常信息，而反馈机制提供用户和专家的主观评价和改进建议。整合监测和反馈信息来形成一个闭环系统，确保模型的可靠性和有效性。持续的模型监测可以及时发现和报告问题，而反馈机制则提供解决这些问题的具体操作和建议。通过这种整合与协同，开发团队可以持续优化模型，确保其在不同环境下保持高水平的性能和用户满意度。最终，这种闭环系统5提高AI可信度的策略与实践5.1政策与法规人工智能的发展，应建立在可信基础上。可信人工智能治理进程中的法规政策，应以技术路径和伦理准则，妥善处理人工智能发展中的风险，在保障“以人为本”的前提下促进其发展。国内外各政府及组织均发布人工智能可信度相关的政策法规以约队测试、全面测试及缓解策略来预先识别和减轻风险，并在系统部署后持续监控，进的开创性行政命令，聚焦八大关键领域：人工智能安全和安全标准、保护个人隐私、促进公平和公民权利、坚持对消费者、患者和学生的保护、为工人提供支持、促进创新和竞争、提升美国的海外领导力、确保政府负责任地有效使用人工智能。此命令为大有害信息的能力。宣言强调，必须在AI的实体，而非直接赋予权利给个人。涵盖领域广泛，但排除军事、国家安全及非专业具逻辑性与对人类核心价值的尊重，确保其决策符合常识与伦理。设计时，应内置隐2）AI安全评估：构建安全评估机制，需人工智能开发者及服务商在产品与服务推出前，自评或委托评估，涵盖数据隐私、算法公平、模型准确性及应急响应评估，确保数据质量、消除偏见、符合伦理与公共利益，并实施适当保护。评估须强调算法透明性、公平性及可解释性，避免误解与不当内容。同时，关键在于验证模型的精确遵循“包容审慎、分类分级”监管原则，探索大模型分类分级治理模式，加强对AI的监督制度建设，对开发和应用进行规范和限制，明确开发者和服务提供者遵守的等方向开展人工智能领域的监督，通过对数据安全隐私保护、道德伦理规范等方向明推动经济、社会、生态可持续发展为目标，致力于实现和谐友好、公平公正、包容共享、安全可控的人工智能。充分认识、全面分析人工智能伦理安全风险，在合理范围内开展相关活动，积极推动人工智能伦理安全风险治理体系与机制建设，实现开放协作、共担责任、敏捷治理，积极推动人工智能伦理安全风险以及相关防范措施宣保不侵犯人权，记录决策并设立追溯路径。设计制造阶段，建立伦理安全风险预警机制，确保风险沟通与应对，以及损失补偿措施。应用时，确保用户了解系统的功能、限制、风险及影响，以透明无误的方式解释应用细节。同时，提供简单明了的选项，建设AI的可信赖技术协同生态，通过AI的多个参与方的协同，面向框架、数据、解释、公平透明。同时，加强产学研用及监管的多方配合，推进大模型可信赖技术的建AI测评生态，加快推动行业内AI可信赖标准建设，促进相关标准文件的尽快发布，5.2行业标准与最佳实践国内外已开展人工智能可信度相关标准编制工作，国际标准主要关注人工智能的透明度、可解释性、健壮性与可控性等方面，指出人工智能系统的技术脆弱性因素及会组织也已经开展人工智能可信等相关研究。国内TC28SC42、TC260等多个组织已经分别开展人工智能治理、人工智能伦理、人工智能安全等相关的标准和研究编制工作，Informationtechnology—GovernanceofIT—Governanceimplicationsoftheuseofartificialintelligencebyorgan信息技术IT治理组织Informationtechnology—Artintelligence—ArtificialintelligenceconcInformationtechnology—Artintelligence(AI)—BiasinAIsystemsanInformationtechnology—Artintelligence—OverviewofethicalandsocietalInformationtechnology—Artintelligence—OverviewoftrustworthinesInformationtechnology—Artintelligence—ObjectivesandapproachesforexplainabilityandinterpretabilityofMLmodels信息技术-人工智能-机器学习模型的可解释性Informationtechnology—Artintelligence—TransparencytaxonomyofAIInformationtechnology–Artintelligence–BeneficialAIsyAWI42105Informationtechnology—Artintelligence—GuidanceforhumanoversiofAIsystemsCybersecurity—ArtificialIntelligenGuidanceforaddressingsecurfailuresinartificialinCybersecurityandPrivacy—ArtIntelligence—PrivacyprotNIST.-TrustandArtificialIntelliNIST.ArtificialIntelligenceRiskManagementFrameworkSecuritytestingofAI《生成式人工智能应用安全测LargeLanguageModelSecurityTeLargeLanguageModelSRequirementsforSu该策略全面覆盖模型的生命周期，包括训练、优化、推理、部署及业务运营，针对性解决各阶段的安全隐患和业务难题，提供完整的安全解决方案，支持企业建立稳定、该方案全面覆盖大模型的训练、部署及运营阶段的安全需求，提出精炼的应对措务设计。该框架一体化管理大模型数据的整个生命周期，包括语料库安全、训练数据管控、数据流转保护、微调及推理阶段的安全，以及私有数据资产的专属防护，五个5.3教育与培训对于人工智能从业者，由于人工智能涉及数据、算法、框架、应用等多个要素，并且存在开发、测试、应用等多个环节，其中涉及的不同角色都需要专业人员参与，1）技术素养培养：聚焦人工智能，涵盖技术演进、分类与核心原2）可信素养提升：探究AI的伦理基础、责任归属与风险管理，涵盖国内外治理政策与标准，重点介绍数据安全措施，包括加密、访问控制和匿名处理，以及数据泄露的应急策略。通过模拟演练数据安全事件，增强专业人员的应对能力，确保方案的3）坚持持续学习：构建AI学习与交流社区，鼓励学员分享经验、安全认证课程CAISP，该认证旨在培养具备人工智能安全防护能力和风险管理能力的专业人才，帮助从业者应对AI系统中的安全挑战，并确保AI技术的安全、可靠应用。项目也是一个值得关注的新兴培训计划。CAIO认证旨在培养具备全面AI战略规划和实在商业决策、风险管理和企业转型中的战略为确保人工智能“以人为本”，实现人工智能技术造福于人类，全体社会成员享2）提升公众隐私保护意识、确认信息来源的可靠性、提升安全防范意识以及积极参与反馈和监督，以保护个人权益，促进人工智能的透明和负责任使用。第一、强化安全。第二、严把数据来源关，教育用户核实信息的真伪，防止因假信息而误判。第三、增强安全意识，防范钓鱼和诈骗，确保个人信息不被滥用于不安全环境。第四、鼓励用户参与AI监督，对于AIGC服务中的不准确或偏误，积极反馈，助力算法优化。6.1从训练到推理，全流程安全保障支小宝是国内首个应用大模型技术的智能金融助理，是基于百亿级金融知识数据、千人千面的资产配置能力、可控可信的围栏安全技术以及多智能体协同模式来构建的智能金融助理，重塑了理财问答的体验，从原本机械化的回答，到逐步逼近人类专家的沟通分析水平，回答准确率达到了94%。它致力于为用户提供透明可信赖的金融服务和高度智能化的专业建议，为数亿投资者，随时随地提供免费的服务。公测上线以来，支小宝2.0共解答了用户手动输入的845万个理财和保险问题，用户净推荐值价值。在信息充斥的数字时代，保护知识产权、商业秘密、个人隐私以及遵守法律法规至关重要。因此，支小宝采取了一系列全面而深入的安全措施，确保支小宝的技术知识产权和商业秘密评估：使用境内外关键词和分类模型对中文、英文及代码语料进行预清洗，识别并处理隐私风险。境外语料清洗更深入，持续迭代并新增英文隐民族、信仰、性别评估：对境内外语料进行预清洗，采用两千余关键词和通用分类模型，覆盖偏见歧视风险。境外语料清洗更严格，新增数千英文宽泛词和2个偏见支小宝通过复合方法确保模型安全：1.预训练语料清扫，清除200亿数据中的信息保护相关法律法规，结合公司实际，制定网络安全管理、审计、密码管理及数据持续加固；3.实施严格的数据访问控制和全生命自建大量多维度的评估数据集，共同用于衡量模型生成过程的透明性、模型生成结果的准确性以及模型全链路系统的可靠性。在零样本和少样本设置下，结合测试数据中的标准答案，从准确率、合理率、风险率等多个角度，以日频率进行自动化评估针对支小宝业务需求实施了“安全围栏”策略，开发了包括底线和意图识别、情绪分析、主题分类在内的内容理解技术，实现风险内容的可控生成。在产品应用端，重点加强了端侧安全措施，如实施安全权限验证，以增强整体安全性。同时，评估框架覆盖内容安全、数据保护、科技伦理和业务合规四大关键领域，综合考量意识形态、隐私、知识产权、商业秘密、信仰、性别等多方面风险。针对金融业务，通过内嵌一通过持续的技术创新和严格的安全管理，支小宝在评估测试中展现了卓越的表现，语料、模型、安全等各项安全指标均达到了行业领先水平。对于用户来说，支小宝致力于打造智商、情商、财商三商在线的理财助手，让普通投资者也可以获得少数人才拥有的人工理财经理体验。它能以趋近真人行业专家的服务水平，帮助金融机构为用户提供高质量的行情分析、持仓诊断、资产配置和投教陪伴等专业服务，结合用户持仓状况引导合理配置，帮助用户避免追涨杀跌的非理性行为，从而培养良好的理财观境，同时为社会的可持续发展做出积极贡献。支小宝不仅是一款产品，更是对安全承6.2大模型X光，从模型内部进行“诊疗”掌握知识一直是人工智能系统发展的核心追求，近年来大模型展示了巨大的潜力并在一定程度上掌握和应用了广泛的知识。然而，大模型依然存在不同程度上的幻觉和撒谎问题，给人工智能的应用造成了困扰。对此，蚂蚁集团研发出X光工具，通过对大模型内部变量和权重的分析，做到从源头上识别风险和记忆修正，保障大模型安基于知识探针，X光对模型推理时的内部知识进行解读，发现模型心口不一的证据，识别谎言。X光的基本流程如下（1）使用轻量级知识探针对大模型内部神经元进行检测2）比较模型外部输出与内部知识探针结果是否一致。若二者一致，则模型如图Y所示，当被问到鲁迅和周树人是否同一个人时候，虽然ModelOutput为了对大模型撒谎行为进行治理，同时也为了解决知识更新的问题，如国家领导了知识归因和因果溯源的方法，定位导致大模型输出错误答案的关键神经元和数据流量神经元编辑，调整其权重参数，将真实的、更新了从而完成对撒谎行为以及对过时知识的纠正。如图Z所示，通过定位和修改与鲁迅相关的神经元，可实现将周树人为鲁迅笔名的事实知识在不训练模型的情况下，引入模相较传统的大模型幻觉缓解方法，如检索增强生成（RAG）、人类反馈强化学习7.1AI可信度的发展趋势AI可信性技术一方面有利于模型性能的全面提高，使得模型能更好地满足应用场景的实际需求，另一方面也有助于保护公众利益，规范行业行为，降低法律和伦理风险，促进社会公平和公正。随着人工智能技术的广泛应用，AI可信性在政策制定、技政策法规有助于从顶层发力，规范行业行为、促进公平公正。当前，国际上与可成式人工智能服务管理暂行办法》，欧盟《可信赖AI的道德准则》、《人工智能法制定和修正过程中，使各行各业逐渐确立顶层的行业标准和操作规范，避免被严格禁主体，全面增强责任意识，作为重要问题出现时的追责依据，维护法律秩序和社会稳从技术角度，AI需要自底向上、保证全流程可信，为此，首先有必要参照当前等术方案，其中少部分技术可以直接沿用当前现有技术，大部分技术可能需要针对模型硬件可信度和环境管理：评测和保障硬件设备的可信度，采用防篡改技术和物理保护措施，防止未经授权的物理访问和干扰。确保在电力供应充足及电力故障时系统物理访问控制：对数据中心和关键设备实施严格的访问控制，确保只有授权人员要设计和部署必要的任务合规性和安全性监控程序，实时监控物理环境，防止针对AI目标是保护数据和参数在网络传输过程中的安全，防止窃听和篡改。有针对性地训练的场景中，攻击者可能通过中间人攻击实施数据或参数篡改，从而向被训练模型●密态训练：设计针对训练数据进行必要的加密方法或密态计算技术，以支持数●偏见检测和消除：设计训练数据偏见检测和消除方法，确保训练所得模型的公●训练过程可信度建模：设计全面的训练过程可信度模型，通过形式化表示和记测试数据可信：设计策略和规范保障测试数据的独立性，使测试数据独立于训练数据，确保测试结果的真实、可信、可复现。当前，针对大语言模型的已经有一些通测试环境可信：设计方法评估测试环境的可信度，保障模型测试在隔离、可信的多样化测试：在不同应用场景和条件下进行测试，验证模型在各种情况下的表现，保证测试的完备性。进行对抗性测试，评估模型在面对恶意攻击时的鲁棒性和安全性。目标是保证模型的部署过程可信，不会因为部署过程中存在的供应链攻击或不合可信部署：采用安全可信的部署流程和工具，防止在部署过程中引入安全漏洞。对模型和代码进行版本控制，确保部署的每个版本都可追溯和验证。必要时可以设计实时监控和恢复：设计监控程序实时监控模型的运行状态，及时发现和响应异常信性验证和保障方法被提出，但这种“一事一议”的方式在实践中往往会带来大量甚细粒度用户认证和授权：设计并实现细粒度的权限管理，确保用户对模型的使用频率和使用方式受其权限约束。合适的权限管理可以规避很多用户侧安全风险，如模透明性和可解释性：在风险敏感的场景，可以对业务流程做更细分解，并设计性能更好的可解释模型，使这些场景下用户可以理解和解释模型的决策或生成过程，提供详细的决策依据和过程记录，增强用户对模型输出结果的信任。从而最大程度上降反馈和改进机制：建立高度自动化地反馈机制和改进机制，根据用户反馈和实际应用情况，持续优化和改进模型可信性。但是，在收集用户数据的同时，需要有技术通过从可信物理环境、可信网络环境、可信训练环境、可信测试环境、可信部署7.2潜在的技术与市场机会●对抗训练：通过在训练过程中加入对抗样本（即人为生成的异常数据），使模型能够识别和应对异常输入，从而在实际应用中降低受到攻击和干扰的风险。这种方●数据增强：通过使用如旋转、缩放、噪声添加等多种数据增强技术，增加训练数据的多样性，使模型在不同环境和条件下都能保持良好的性能。这种方法有助于减●多模态数据融合：将多个不同模态的数据（如图像、文本、音频）结合在一起，增强模型决策的准确性。这种方法能有效地减少了单一模态带来的歧义性，进而●可视化工具：通过开发特征重要性图、决策树等可视化工具，使用户能够直观地了解模型的决策过程。这些工具不仅有助于技术专家优化模型，也能帮助非技术用●规则提取：从复杂的机器学习模型中提炼出简明的规则，以解释模型的行为。例如，在深度学习模型中，可以通过决策树提取或模型局部解释方法，一定程度展示●因果推理：研究模型预测中的因果关系，确保决策的逻辑性和合理性。这不仅有助于深入理解模型的行为，还能帮助识别和纠正潜在的偏见和不公平因素，从而对具不仅用于评估模型的准确性和效率，还用于识别潜在的风险和漏洞。关键的技术领●性能基准测试：通过设计一套标准化的测试集和指标，来评估不同模型在相同任务中的表现。这类测试有助于确定最优的模型架构和超参数设置，同时为模型的进●安全性评估：开发对抗性测试工具，以模拟各种可能的攻击场景，评估模型的安全性和抗攻击能力。例如，在自动驾驶领域，测试工具可以模拟恶劣天气条件或道靠性的基础。数据收集技术的采用需要综合考虑数据来源的多样性和代表性，以避免因数据偏差而导致模型决策失误。同时，数据的清洗和预处理也是至关重要的环节，注工具、建立质量控制机制，可以显著提高数据标注的效率和准确性。此外，利用半监督学习和弱监督学习等技术，即使在标注数据不足的情况下，也能训练出性能优异●数据隐私与安全保护：随着数据规模的增长和应用的深入，如何在保护数据隐私和安全的前提下有效利用数据成为一项重要的技术挑战。联邦学习和差分隐私等技术为在分布式环境中共享和使用数据提供了新的途径，这既保障了个人隐私，又保持和市场应用的核心问题。AI可信管理不仅涉及技术创新，还涵盖了管理和政策层面的的风险控制措施。此外，通过实时监控和动态调整风险评估模型，企业能够在系统运公平行为，是技术与管理相结合的重要策略。这种机制可以包括定期的伦理审查、独●预测性维护：可信AI通过实时监控和分析设备运行数据，提供精准的故障预测，同时解释预测背后的逻辑，增强故障预测原因的透明度、可信度以及设备运行的可靠性。这样的应用不仅减少了设备的非计划停机时间，还提高了生产线的运作效解释的质量评估报告。这种透明的质量控制系统不仅确保产品的高一致性，还能快速告，使金融机构能够在贷款和风险管理决策中更加透明和负责任。通过让客户和监管测，并伴随详细的解释。这种透明的检测机制帮助金融机构在防范欺诈行为的同时，辅助医生进行早期疾病的诊断，如癌症筛查。这种可解释的诊断过程有助于提升医疗化的治疗方案，同时提供清晰的决策依据。这种透明的治疗方案不仅提升了治疗的有●自动驾驶：通过使用可信AI，自动驾驶系统不仅可以提供安全可靠的驾驶决策，还能解释每个决策的背后逻辑。这种透明性在发生异常或事故时尤为重要，能够供详细的解释说明，从而使交通管理更为透明和高效。这种透明的管理系统可以帮助还可以解释其响应的逻辑，提升用户对设备的信任。这种透明的互动方式有助于增加私、数据安全和匿名性，使用户能够放心地接受推荐结果。这样的隐私友好型推荐系统不仅保障了用户的个人信息，还提高了他们对平台的信任感，从而增加了用户的忠进行透明化处理，确保所有公共安全措施都基于合理、可解释的判断。这种透明性可伴随解释性报告，帮助政策制定者和市民理解这些建议的依据，从而增强城市规划的确保数据提供方和需求方能够放心交易。这种平台可以通过智能合约和区块链技术来从而在市场上获得竞争优势。通过提供可信的数据收集、整理、标注和安全服务，这和监管服务提供强大的支持，确保企业的数据使用符合相关法律法规。这类服务可以AI可信管理不仅是技术发展的前沿，也是一个新兴的市场机会，特别是随着各行●AI合规咨询服务：可信AI技术可以为企业和机构提解和遵守各种AI相关法规和标准。这些服险识别、评估、监控和控制。这类服务可以帮助企业在AI上线前识别并量化潜在风用现状，到评估方法、提升策略及实践的多个维度。AI可信度不仅是一个技术问题，更是涉及数据质量、模型设计、测试验证、持续监控以及政策法规等多层面的综合性AI技术正在快速融入社会各个领域，其在医疗、金融、制造等行业的广泛应用展和WDTA（WorldDigitalTechnolog以及持续监控与反馈机制等。高质量的数据和严谨的开发流程是保障模型可信度的基AI可信度不仅是技术发展的必要条件，也是社会信任的基础。通过多方协作和持续努力，我们有望在未来构建更可信、更可靠的AI，从而更好地服务于社会的各个领creatingdatafortrustworthyAI.*NatureMachineIntelligencData-CentricSystemsandApplic[3]PipinoLL,LeeYW,WangoftheACM*,2002,45(4):211-218.evaluatingnon-expertannotConferenceonEmpirica