期中的偏见和差异问题，通过制定道德价值观来监控、评估和设计AI 系统，并在这一过程中吸引不同的利益相关者和不同的数据集。我们的道德AI 价值观将包括对公平性、统计均等性和平等机会的持续评估，以识别算法的不公平性。当发现问题时，我们将采用适当的缓解策略，例如重新加权和消除偏见的技术。
我们致力于在实践
中保持透明度，在和AI 的交叉点教 泰国数据 育我们的团队成员，并定期监控我们的系统以发现新出现的偏见。 责任：AI 参与者将对我们开发、部署或使用的AI 应用程序负责，确保AI 系统符合我们的价值观： 可验证、可复制可审计可上诉可补救责任2 可解释性和可解释性可解释性是指人工智能系统运行机制的表示，而可解释性是指人工智能系统输出在其设计功能目的背景下的含义。
可解释性和可解释
性共同帮助操作或监督人工智能系统的人员 今年节日期间可在商店中添加的 以及人工智能系统的用户更深入地了解系统（包括其输出）的功能和可信度。 基本假设是，对负面风险的认知源于缺乏理解或适当地将系统输出置于特定情境中的能力。可解释和可解读的人工智能系统提供的信息将帮助最终用户了解人工智能系统的用途和潜在影响。通过描述人工智能系统如何运作，以及根据用户的角色、知识和技能水平等个体差异量身定制描述，可以管理缺乏可解释性的风险。
可解释的系统可以
更容易地调试和监控，并且它们有助于更 沃沃盒 全面的文档、审计和治理。 可解释性风险通常可以通过传达AI 系统做出特定预测或建议的原因描述来解决。透明度、可解释性和可解释性是相互支持的不同特征。透明度可以回答系统中“发生了什么”的问题。可解释性可以回答系统中“如何”做出决策的问题。可解释性可以回答系统“为什么”做出决策以及该决策对用户的意义或背景的问题。