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文獻綜述：確保人工智能可解釋性和可信度的來源記錄

發(fā)展可信賴、安全可靠人工智能的重要性

AI犯錯誰背鍋？算法透明制PK算法問責制

AI倫理與隱私保護：探討人工智能的道德邊界

AI倫理：探索人工智能的道德挑戰(zhàn)與解決方案

告別AI模型黑盒子：可解釋性將是數(shù)據(jù)科學(xué)的下一個“超能力”

2016 OECD技術(shù)預(yù)見論壇紀要

7000字深度長文丨AI深處令人恐懼的陰暗秘密

如何建立人類能夠信賴的AI？

國內(nèi)首份可解釋AI報告！值得收藏！

歐盟最新《人工智能道德準則》AI全生命周期框架權(quán)威發(fā)布

黑暗之心:人工智能內(nèi)心藏著哪些黑暗?

DARPA的可解釋人工智能程序

AI窺人（二）：徹底“AI化”怎么樣？

實現(xiàn)認知AI需要解決的三個核心問題

使用傳統(tǒng)建模組件簡化人工智能系統(tǒng)

《人-人工智能編隊》

人工智能在國防領(lǐng)域的應(yīng)用：解決問題，抓住機遇

美國NIST《AI風險管理框架1.0》解讀

今天來聊一聊什么是AI算法的“可解釋性”

給AI發(fā)展“立規(guī)矩”，哪些原則最關(guān)鍵？

人工智能在國防領(lǐng)域的七大應(yīng)用

集大成者！可解釋人工智能(XAI)研究最新進展萬字綜述論文: 概念體系機遇和挑戰(zhàn)—構(gòu)建負責任的人工智...

人工智能與教育丨教育領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀、影響與挑戰(zhàn)——基于OECD《教育中的可信賴人工智能：前景...

何積豐院士：智能制造與安全可信人工智能

對話RealAI：從底層技術(shù)框架出發(fā)，引入貝葉斯深度學(xué)習，推動第三代AI發(fā)展 | 鎂客請講

人類智慧與人工智能：醫(yī)生的AI，還是AI醫(yī)生？

星環(huán)科技楊一帆：知識圖譜的構(gòu)建之路我們只走完了前半程

算法“黑箱”下AI信任存疑，可解釋性AI迎來發(fā)展“元年”