标签：高风险

2026-02-06andy阅读(58)评论(0)

在高风险应用场景（如金融信贷审批、医疗诊断辅助、自动驾驶决策）中，纯粹依赖AI模型输出是不可接受的。我们需要设计一个鲁棒的“人类干预”机制（Human-in-the-Loop, HITL），以确保模型的决策安全、可控且可追溯。 本文将聚焦于...

2026-02-03andy阅读(52)评论(0)

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...

2026-01-30andy阅读(47)评论(0)

在高风险应用场景，如信贷审批、招聘决策或司法判决中，AI模型的偏见（Bias）可能导致严重的社会不公和法律风险。因此，将公平性审计（Fairness Auditing）嵌入到模型部署和监控流程中，不再是一个“可选项”，而是一个基础设施的“必...

2026-01-23andy阅读(52)评论(0)

在高风险场景下（如医疗、金融、自动驾驶），AI模型的部署不再是简单的API调用，而必须是经过严格审查和验证的系统工程。系统化风险评估（Systematic Risk Assessment, SRA）是确保高风险AI系统安全、合规和鲁棒性的关...