34、地球AI中的来源追溯：概念、需求与技术方法

地球AI中的来源追溯：概念、需求与技术方法

在当今的人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，数据和模型的透明度、可解释性以及可重复性变得越来越重要。来源追溯（Provenance）作为一种记录数据和过程历史的方法，为解决这些问题提供了有效的途径。本文将深入探讨来源追溯在地球AI中的应用，包括相关概念、需求以及技术方法。

1. 相关概念概述

1.1 构建可信AI的指南

AI具有改变人们生活的巨大潜力，已经广泛应用于社会的各个方面。然而，要实现一个透明、公平的AI系统，仍然面临着信任度、透明度和可理解性等挑战。为了解决这些问题，高级AI专家组（HLEG）制定了可信AI（TAI）的伦理和指南。TAI基于三个关键组件构建：合法、符合伦理和技术与社会层面的稳健性。

欧盟定义TAI的七个指南如下：
- 人类能动性和监督 ：AI系统应支持人类能动性和基本权利，不限制或误导人类自由。
- 技术稳健性和安全性 ：可信AI要求算法安全、一致且稳健，能够处理AI系统生命周期中的错误或异常。
- 隐私和数据治理 ：AI系统在整个生命周期内必须维护隐私和数据保护，用户应完全控制自己的数据。
- 透明度 ：即使系统存在缺陷或限制，AI系统也应可追溯、可解释且易于沟通。
- 多样性、非歧视和公平性 ：AI系统应对所有利益相关者公平，无论其年龄、性别、能力或特征如何。
- 社会和环境福祉 ：AI系统应促进