如何应对特定地区(如加州)的AI偏见透明度法案?
概述:AI公平性透明度的技术挑战 近年来,针对AI系统决策的公平性和透明度要求日益严格。以美国加州为例,未来可能出台的法规将要求AI系统明确披露其在不同受保护群体(如种族、性别、年龄等)上产生的偏差影响。对于AI基础设施和模型部署团队而言,...
概述:AI公平性透明度的技术挑战 近年来,针对AI系统决策的公平性和透明度要求日益严格。以美国加州为例,未来可能出台的法规将要求AI系统明确披露其在不同受保护群体(如种族、性别、年龄等)上产生的偏差影响。对于AI基础设施和模型部署团队而言,...
在AI模型部署和MLOps实践中,大型语言模型(LLM)的“黑箱”特性是信任和合规性的主要障碍。当LLM用于关键决策(如金融分析、医疗诊断辅助)时,我们不仅需要正确的答案,更需要了解模型是如何得出这个答案的。思维链(Chain-of-Tho...
在高风险(High-Risk)AI系统,如金融信贷决策、医疗诊断或自动驾驶等领域,部署强制性的透明度日志(Transparency Logs)和审计跟踪(Audit Trails)不仅是技术最佳实践,更是满足监管合规(例如欧盟AI法案)的强...