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第三,“对于AI嵌入式产品,他们开始思考:算法的透明度如何?这些算法中存在多少偏见?训练数据的真实性怎样?如果部分训练数据不真实,如何将其从学习模型中剔除?以及,是否建立了必要的人类监督与验证机制——那至关重要的最终检查?这些流程具体是怎样的?”,详情可参考博客

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另外值得一提的是,私营部门的安全标准能否完成华盛顿尚未做到的事:为发展迅猛、可能产生深远影响的技术设立防护栏?UL标志每年已出现在全球约220亿件产品上。这项最新标准UL 3115,旨在评估一款人工智能产品在其整个生命周期中是否安全、可靠、管理良好,并确保“人类掌控”。“无论政府是否就此出台法规,我们的客户正在寻求我们的帮助,因为他们需要更广泛的保护和保证,”斯坎伦告诉我。“他们迫切渴望至少能有一个可以遵循的标准,从而对如何领先于他们的客户充满信心。”

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